※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 世界標準 MIT 教科書!! 原著は，計算機科学の基礎分野で世界的に著名な4人の専門家がMITでの教育用に著した計算機アルゴリズム論の包括的テキストであり，その第3版．前版までで既にアルゴリズムとデータ構造に関する世界標準教科書としての地位を確立しているが，より良い教科書を目指して再び全面的な記述の見直しがなされ，それを基に新たな章や節の追加なども含めて，大幅な改訂がなされている． 単にアルゴリズムをわかりやすく解説するだけでなく，最終的なアルゴリズム設計に至るまでに，どのような概念が必要で，それがどのように解析に裏打ちされているのかを科学的に詳述している． さらに各節末には練習問題（全957題）が，また章末にも多様なレベルの問題が多数配置されており（全158題），学部や大学院の講義用教科書として，また技術系専門家のハンドブックあるいはアルゴリズム大事典としても活用できる． 本書は，原著の第1～35章，および付録A～Dまでの完訳総合版である．また巻末の索引も圧巻で，和（英）‐英（和）という構成により，「数理用語辞典」としてもまことに有用である．

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ビジネスパーソン必見! データ分析に不可欠なAIスキルを最短で習得できる！ 本書は機械学習を実際のビジネスシーンに適用してデータ分析を行うための実践書である。機械学習そのものの解説というよりは、データ分析に不可欠な機械学習の手法を駆使してビジネスを予測的に改善する手法を解説していく。具体的な適用事例を用いて説明がなされるため、読者は目的やケースに合った手法（アルゴリズム）や実際の適用方法などを効率的に身に付けることができる。原著はMITで使われている教科書であり、講義の目的に応じて章を選択可能。ビジネスで使えるデータ分析手法を最短で習得したい読者に役立つ一冊である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！ ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ★2021年2月24日データ更新：紙版3刷相当の正誤情報を本文修正しました★ AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】にいち早く対応！ 　 ◆ JDLA認定プログラムの第1号事業者であるスキルアップAIの講師陣が執筆！ ◆ 業界の第一人者 杉山 将氏（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！ 　 ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！ 　 ◆ 出題傾向を徹底分析した模擬問題を収録で合格力がさらにアップ！ 　 ●目次● 第01章 線形代数 第02章 確率・統計 第03章 情報理論 第04章 機械学習の基礎 第05章 前処理・特徴選択・性能指標 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム 第09章 強化学習の各種アルゴリズム 第10章 深層学習の概要 第11章 順伝播計算と逆伝播計算 第12章 最適化手法 第13章 畳み込みニューラルネットワーク 第14章 再帰型ニューラルネットワーク 第15章 深層学習を用いた自然言語処理 第16章 深層学習を用いた生成モデル 第17章 深層学習を用いた強化学習 第18章 開発・運用環境 第19章 総仕上げ問題 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 “世界最速”の次世代オープンソースRDB「Tsurugi」のすべてがわかる本です。その使い方から、実装されている現代的アーキテクチャ、背景となっている最新のトランザクション理論まで、開発者が自ら解説します。 　Tsurugiは、国の支援を得て有志の日本のDB技術者・企業が作った、純国産の次世代のオープンソースRDB（リレーショナルデータベース）です。誰でも自由に利用でき、拡張できます。商用サポートも提供されます。 　Tsurugiの特徴は、従来のRDBとは異なり、メニーコア化、メモリの大容量化が進む最新のハードウェアの性能を最大限に引き出せることです。DBの先端技術を取り込むことにより、今までのRDBとは次元の違うパフォーマンスを発揮し、また、既存のRDBが苦手だったバッチ処理を圧倒的に高速に処理できます。さらに、オンライン処理とバッチ処理の同時実行さえ可能です。 　本書はTsurugiの利用法、バッチ処理の実際から始まって、Tsurugiのインターフェースのすべて、Tsurugiの内部構造や実装アルゴリズムの詳細まで解説しています。 　Tsurugi自体を利用するためだけでなく、次世代の「高密度 超低遅延 分散処理」とは何か？をその実際の仕組みから習得し、またコンピュータサイエンスの中で最も美しく、かつ最も難しいと言われるトランザクション理論を理解しつつ、現在の最新のアルゴリズムを手中にするためにも、必須のテキスト・解説書になっています。

効率性を柔軟性を兼ね備えたプログラミング言語として進化を続けるC++。本書は、次の規格として標準化が進められているC++20を意識しながら、現行の規格に準拠したC++プログラムの書き方を徹底的に解説していく。プログラミング経験者を主要な対象としているが、解説を進めるに当たっては、その時点で学習した知識だけを利用して新しい知識を学ぶ方法（知識のブートストラップ）が意識されており、プログラミング初心者であっても新しい機能、知識の理解を無理なく行えるようになっている。C++の実行、デバッグ、基本的な文法、アルゴリズム、オブジェクト指向、テンプレート、メモリ管理、乱数など、C++による本格的なプログラム開発に必須の知識を網羅した本格的な入門書である。

Knuth先生の名著『The Art of Computer Programming』シリーズの最初の1冊。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた"Introduction to Algorithms"の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第2巻ではPart4～6までの「高度な設計と解析の手法」「高度なデータ構造」「グラフアルゴリズム」を収載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【世界的名著『アルゴリズムイントロダクション』第4版の翻訳第1巻！】 　本書は、全世界で標準的なアルゴリズムの教科書として位置づけられてきた『Introduction to Algorithms』の第4版の翻訳書である。 　第4版ではコンピュータサイエンスの第一線を捉えるために、安定結婚問題（2 部グラフでのマッチング問題）、オンラインアルゴリズム、機械学習などの新しい章や、再帰的漸化式の解法、ハッシュアルゴリズムなど、新しい話題を豊富に取り入れている。これまでの版と同様、各節末には多様なレベルの問題が配置され、学部や大学院の講義用教科書として、また技術系専門家の手引書、あるいは事典としても活用できる。 　第1巻ではPart1～3までの「基礎」「ソートと順序統計量」「データ構造」を収載。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 最先端研究者必携シリーズ！！ ナチュラルコンピューティング・シリーズとは、自然界の様々な現象を研究し「情報処理」の全く新しい地平を切り開く未踏領域の知識を集めた本邦初のシリーズである。 思考や記憶など，脳の活動を担うニューロンの状態変化を情報処理システムと捉える新しい計算方式「カオスニューラルネットワーク・モデル」を解説。この計算方式では「アルゴリズムによる計算」ではなく，ダイナミクス—多数素子による超並列処理—により計算を行う。従来のコンピュータが“苦手”としている最適化問題などを解かせることで，その有用性や可能性を論じる。先進的な計算機科学に興味を持つ学生，研究者が対象。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 建築の設計段階での活用が急速に広まっているRhino / Grasshopper。 本書では実施設計のみならず、施工、製作段階にまで活用できる、設計者・施工者・専門工事会社などの方に最適なツールでもあることを、 中規模以上のビル1棟を設計・施工する具体的な例で解説します。 また、実務で使い込んでいなければ知り得ないRhino / Grasshopperのノウハウも教授。 ※膨大なモデルとスクリプトを含むGrasshopper定義ファイルをダウンロードで惜しげもなく提供! 第1部　基礎編 第1章　建築実務で必要な基本知識 第2章　データを共有するための手法 第2部　実践編 第3章　鉄骨における使いかた 第4章　コンクリートにおける使いかた 第5章　外装における使いかた 第6章　施工における使いかた 第3部　応用編 第7章　設計・製造工程を意識したデザインモデリングとアルゴリズム 第8章　Grasshopperの使いかたあれこれ 第9章　Rhino / Grasshopperモデル / アルゴリズム・サンプル集

プログラムが使用しなくなったメモリ上の空間を解放し、他のプログラムが使えるようにするのは、古くはプログラマの役割でした。それがゆえに、しばしば解放を忘れるというヒューマンエラーを引き起こし、ついには「メモリ不足です」と宣告され、あるいはオペレーションシステムもろとも轟沈し、作業中のデータはすべて消え失せ、モニタの前のユーザーは声にならない叫び声をあげるというシーンがしばしば見られました。 そこで研究され実装されたのが、ガベージコレクションです。これはメモリの解放を人任せにせず、プログラム自身が行えるようにするもので、プログラマの苦役の幾ばくかをも解放してくれました。 とはいえ、その実装方法やアルゴリズムは多種多様で、ガベージコレクションがあるから大丈夫、という思い込みだけでプログラムを作成していると、思わぬ落とし穴に転げ落ちることになります。 本書はアルゴリズムはもちろん、その実装方法とメリット／デメリットを解説し、真に必要なガベージコレクションを選別できる選択眼を養える一冊です。心あるエンジニアであればユーザーを阿鼻叫喚の地獄から救うために目を通しておくべき書籍と言えるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 多様体上の最適化理論の数理を、詳しく丁寧に解説！ 本書は、多様体上の最適化理論について、基礎となる数理から応用例までを解説するものです。 多様体上の最適化理論を学ぶ、あるいは研究する読者は、 ・ユークリッド空間上の連続最適化を一通り学んでおり、その抽象化の仕方の一つとして多様体上への拡張について学ぶ ・多様体論をはじめとした幾何学に慣れ親しんでおり、そうした理論の応用の一つとして幾何学的な最適化を学ぶ ・最適化と多様体に馴染みがあり、両者の融合について学ぶ ・最適化と多様体のいずれにも馴染みがなくとも、具体的な応用問題に興味をもったことをきっかけに、多様体上の最適化理論を学ぶ などのように、背景知識が様々であることを想定し、本書の執筆に際しては丁寧な論理展開による数学的記述を行うことを心がけました。 また、位相空間や多様体およびその周辺の様々な概念については、最適化において必要なもの（ないと困るもの）を挙げながら議論を進めていくスタイルで記述しました。多様体や、多様体上の関数の微分や勾配など種々の概念を定義する際には、最適化において何が必要となるかを随所で強調し、常に多様体上の最適化を目標として読み進められるよう注意しました。 本書の通読の前提とする知識は線形代数および解析学（特に微分法）の基礎的な事柄のみにとどめるとともに、読者の利便性に資するよう、付録で本書の通読に必要な知識をまとめています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理や命題の多くについて、その証明を本文や付録（一部は演習問題）で論じています。 第I部　最適化理論からの準備 第1章　多様体上の最適化の概論 第2章　ユークリッド空間上の最適化の基礎と無制約最適化 第3章　ユークリッド空間上の制約付き最適化 第II部　多様体からの準備 第4章　位相空間 第5章　多様体 第6章　リーマン多様体 第III部　多様体上の最適化 第7章　多様体上の最適化の基礎と無制約最適化の理論 第8章　リーマン多様体上の無制約最適化手法 第9章　多様体上の無制約最適化の応用 第10章　多様体上の制約付き最適化の理論と応用 付録A　集合と写像・線形代数・微分法・群論の基礎 付録B　定理と命題の証明

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。 囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？ アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。 マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。 ペドロ・ドミンゴス（著者） ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。 神嶌敏弘（訳者） 1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。 携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。 2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は量子ウォークを用いる探索問題について、基礎的事項から具体的計算まで丁寧に解説する。 量子ウォークとは確率論におけるランダムウォークの量子版である．従来のランダムウォークでは見られない特異な挙動を示すことから、最先端の研究対象として注目を集めている。また、その探索アルゴリズムは、量子コンピュータにも応用可能とされ大変注目されている．量子系の計算科学に関心のある多分野の読者必携の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マーケティング自動化の予測モデル、ベストプラクティス、アーキテクチャをまとめた大著！ 1・2章では、アルゴリズムマーケティングの概念、ケーススタディ、理論基盤となる機械学習/経済モデルを説明します。3～6章では、「プロモーションと宣伝」「検索」「レコメンデーション」「価格設定と品揃え」といった領域を取り上げ、「顧客と商品のマッチング」「顧客に適した商品の特定」「商品特性の最適化」を考察します。本書は、どのような理論を基に各領域のシステムが実現されるか、総合的に理解できる稀有な一冊です。（本書は『Introduction to Algorithmic Marketing: Artificial Intelligence for Marketing Operations』の翻訳書です。統計学や微積分学などの数学的知識を前提としています）。原著への読者の声―「市場原理を理解して実装しようとする者にとってきわめて有益」「小売業に関わるデータサイエンティストは必読」。推薦の言葉―「本書はマーケティング分野でのデジタル変革を鮮やかに映し出しており、データサイエンスがいかにしてあらゆるマーケティング活動に不可欠な部分になるのかを示している。データ駆動型アプローチとスマートなアルゴリズムによって、従来の労働集約型のマーケティングタスクにディープな自動化がどのようにしてもたらされるのかを詳しく解説している。意思決定は改善されるだけでなく、はるかに高速になる。このことは、加速する一方の競争環境において決定的に重要である。データサイエンティストとマーケティング責任者の必読書である」（Andrey Sebrant, Director of Strategic Marketing, Yandex）。

Apache Sparkの仕組みとビッグデータ向けの大規模処理とML開発を徹底解説 本書は、ビッグデータを主な対象としたデータ分析フレームワークであるApache Spark、MLflow、Delta Lakeの中級入門書です。「動かしてみる」だけではなく、どのような仕組みになっているのか、どうすれば効率的な実装が行えるかまで踏み込みつつ、データAIの実装者がApache Spark、MLflow およびDelta Lakeを使いこなすための解説を行います。 本書では、単純なデータ分析と複雑なデータ分析を実行し、どのように機械学習アルゴリズムを採用していくか、解説していきます。Apache Sparkの導入から解説をはじめ、Spark SQLとデータフレーム、データセットを紹介していきます。そこから、Apache Sparkを利用した実践的な機械学習の方法を解説していきます。本書での学習を通じて、次のことが学習できます。 ・Python、SQL、Scala、またはJavaの高レベルの構造化APIの学習 ・Spark の操作とSQLエンジンの理解 ・Spark 構成とSpark UIを使用したSpark操作の検査、調整、デバッグ ・JSON、Parquet、CSV、Avro、ORC、Hive、S3、またはKafkaといったデータソースへの接続 ・構造化ストリーミングを使用してバッチ データとストリーミング データの分析を実行 ・オープンソースのDelta LakeとSparkを使用して信頼性の高いデータ パイプラインを構築 ・MLlibを使用する機械学習パイプラインの開発、MLflowを使用するモデルの管理、本番化 ・［日本語版オリジナルコンテンツ］pandas DataFrame、SparkDataFrameに関する各種データフレームの使い分け ・［日本語版オリジナルコンテンツ］LLMやEnglish SDK for SparkなどAIを活用した新たなコーディングスタイル、LLMの利用方法の実践 ※本書は『Learning Spark: Lightning-Fast Data Analytics 2nd Edition』の邦訳です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた他に例をみない解説書．実用化に向けて急速に進化する量子コンピュータシステムの全容と課題がわかる． 　本書は，従来のコンピュータシステムの視点から量子コンピュータシステムをとらえた，他に例をみない解説書です．本書の著者の1人のFrederic T. Chong氏は，コンピュータアーキテクチャの世界的な研究者でありながら，いち早く量子コンピュータシステムの研究に取り組み，多くの先駆的な成果を上げており，その知見を活かして，現在のノイズのある量子コンピュータシステムの全容と課題を本書にコンパクトにまとめています． 　また，多種多様な観点より参考文献が豊富にあげられており，本書で量子コンピュータの現在の全体像を押さえ，必要に応じて参考文献を頼りに深掘りしていくことで，これからの量子コンピュータの研究開発者に求められる素養が身につけることができます． 　黎明期とはいえ，量子コンピュータは実用化に向けて急速に進化しており，これから量子コンピュータにかかわる研究者，技術者，学生にとってエキサイティングな時代が到来することは間違いありません．従来のコンピュータがたどった経緯を振り返れば，量子コンピュータの黎明期にあたるいまこそ，その基礎固めに最適な時期といえます．ぜひ本書を一読してみてください． 第I部　量子コンピュータの基礎 第1章　量子計算の起源と現在 第2章　量子計算と古典計算 第3章　量子アルゴリズムとアプリケーション 第II部　量子コンピュータシステム 第4章　量子コンピュータシステムの最適化 第5章　量子プログラミング言語 第6章　量子回路の合成とコンパイル 第7章　マイクロアーキテクチャとパルスコンパイル 第8章　ノイズ緩和と誤り訂正 第9章　量子計算の古典シミュレーション 第10章　量子コンピュータシステムのこれから

クラウドのAIをレベル別に詳解！ 現在ではAI（人工知能）は、社会に溶け込むまで普及してきました。 スマホでのテキスト入力時の変換予測、あるいはカメラ撮影時の顔認 識など、生活のあらゆる場面に出てきます。 このようなAI技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学などの高度な 技術で構成されており、開発者にとって高いハードルでした。それを 「ヒョイと」乗り越えられるのが、Google Cloud のAIプロダクト です。 本書では様々なAIプロダクトをレベル別に詳しく解説しました。 ◆本書の内容（抜粋） 第1章　GCPのAIについて　 　1.1　GCPとは 　1.2　機械学習とは 　1.3　GCPのAIとは 　1.4　GCPの機械学習APIとは 　1.5　AutoMLとは 　1.6　BigQuery MLとは 　1.7　AI Platformとは 第2章　機械学習API 　2.1　機械学習APIを利用するために 　2.2　Cloud Vision API 　2.3　Cloud Video Intelligence API 　2.4　Cloud Speech-to-Text API 第3章　AutoML概要 　3.1　AutoMLの概要 　3.2　AutoMLの種類 　3.3　AutoMLモデルのエクスポート 第4章　AutoML（視覚系） 　4.1　Cloud AutoML Vision 　4.2　Cloud AutoML Vision Object Detection 　4.3　Cloud AutoML Video Intelligence 第5章　AutoML（言語系） 　5.1　Cloud AutoML Natural Language（テキスト分類） 　5.2　Cloud AutoML Natural Language（感情分析） 　5.3　Cloud AutoML Translation 第6章　AutoML（テーブルデータ・Edge） 　6.1　Cloud AutoML Tables 　6.2　Cloud AutoML Vision Edge 第7章　BigQuery ML 　7.1　BigQuery MLとは 　7.2　BigQueryMLでできること 第8章　AI Platform I 　8.1　概要 　8.2　AI Platformでデータ探索 　8.3　画像ラベリング 第9章　AI Platform II

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 3次元デジタル・デザイン・ツールを用いてモデルを構築するには、意匠デザインを想像する感性と、3次元曲面造形の理論・技術が必須だ。 昨今、コンピューターの支援により、無限ともいえる大規模データの処理が可能となった。そして処理するアルゴリズムを論理的に構築することにより、デザインの幅は飛躍的に広がった。 Grasshopper(GH)は、アルゴリズムを視覚的に構築するツールであり、スクリプトの使用により拡張可能なデザイン・プラットフォームでもある。 本書を通じて、最強の3次元デザイン・モデリング手法を理解し、応用しよう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習本ベストセラーの第2版！ 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる 機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を網羅的に解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク（CNN/RNN）までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。 ◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow, 2nd Edition』の翻訳書です。 ◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。 ■「はじめに」より抜粋 機械学習の実践的なサンプルコードを調べて試してみるのは、この分野に飛び込むのにうってつけの方法である。幅広い概念が明確になるからだ。本書では、Python言語と機械学習ライブラリを使って機械学習の実装を体験してみるほか、アルゴリズムの背後にある数学的な概念を紹介する。それらの概念は、機械学習をうまく利用するために欠かせないものである。したがって、本書は単なる実用書ではない。本書では、機械学習の概念を必要に応じて詳しく説明する。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ショートコーディングとは、プログラムのソースコードがどれだけ短く書けるか、「1バイトでも短く」データ構造・アルゴリズム・処理系の観点から探求することです。ショートコーディングを行うことで、プログラミングの思考方法や本質を学ぶことができます。本書では、与えられた問題の単純化や読み替えを可能な限り行い、データ構造やアルゴリズムを十二分に検討した上でソースコードを最も短くする方法、ときには儀式的・作法的プログラミングに疑問の目を向け、あえて「ダメ!」と言われることをあえてやってみることで、処理系の知識を深める方法なども伝授します。 ショートコーディングにおいて最も大切な要素は、その精神です。誰よりも短くコードを書くと決めたら、最後まで諦めずに頑張る。これがショートコーディング魂なのです。1人だけでショートコーディングを行うことはあまりありません。「ショートコーダー」たちは1バイトでも短いコードを書くため激しく戦い、終わればお互いを称え、最短のコードに至る思考過程や自分が発見したHackについて語り合い、知識を共有します。本書はコーダーたちが闘う場についても紹介していきます。 【ご注意】 本書は2007年8月に刊行された『ShortCording～職人達の技法』を元にした復刻版です。初版当時と大きく状況が変わった記事については注釈を追加していますが、基本的に書籍中の情報は、原著発行時のものですので、ご了承ください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 科学研究において実験計画は必須になりますが、近年ではデータを使って仮説の生成と検証を繰り返す「適応的実験計画」が取り入れられ、その方法の一つである「ベイズ最適化」に注目が集まっています。 　本書ではこのベイズ最適化の理論・アルゴリズムを基礎から応用まで詳細に説明しています。またブラックボックス最適化ソフトウェア「Optuna」を利用したアルゴリズムの実装方法も紹介。本書を読むことで、ベイズ最適化という強大なフレームワークの全貌を理解し、理論と実装を習得することができます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 オープンソースの広がりにより、多様な機能を実現することは以前と比較すると驚くばかりに容易になっている。しかし、このような開発法ではスケーラビリティと高信頼性を同時に保証することはできない。機能の実現や追加が比較的安易にできる時代になったからこそ、成長し続けるシステム全体の正常な動作を保証しうる開発検査手法の必要性が増している。 本書では、優れた開発者として最先端の理論やツールと使ってソフトウェア開発をするために必要な基礎知識である、論理学、並行システム、オートマトン、モデル検査のアルゴリズムや実装技術、モデル検証ツールをまとめて解説する。

はじめての人も再挑戦の人も！ AI（人工知能）の基礎技術となる機械学習は、ここ数年で飛躍的に進化を遂げました。 その要因として、コンピュータの性能の向上とネットワーク網の発達、そして取得データの 増加が挙げられます。 本書はそれら膨大なデータから、統計学の成果をもとに、有意な事象を正確に抽出する 分析・解析手法をR言語で実装する方法をまとめたものです。 とはいえ、「統計学の成果」を「R言語を使って」となると、いきなり敷居が 高くなってしまいがちです。統計学の成果である数式を解読し、その数式から導かれる アルゴリズムを理解し、アルゴリズムをR言語で実装するとなると、（各種パッケージを 使用するとはいえ）一朝一夕では学習しきれません。 そこで、本書では直感でわかる基礎的な統計手法をとっかかりにしてそのデメリットを、 補正するために、次の統計手法を紹介し、その手法に合わせたR言語のパッケージと 使い方を、実際のデータを操作しながら説明するというスタイルを取っています。 おかげで、数式はほとんど出てきませんし、アルゴリズムの森のなかで迷子になることも ありません。初学者はもちろん、数式とアルゴリズムとR言語の3本の矢に射抜かれて 倒れた方にとっての復活の呪文ともなるでしょう。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 トップIT企業が出題するコーディング面接にチャレンジ！ 人気のあるトップIT企業で行われるプログラミング面接に合格し採用されるための攻略本として、マイクロソフト、アップル、グーグルでエンジニアとして働き、かつ多くの採用プロセスに関わってきた著者によって本書は執筆されました。 米国で大人気のコンピュータプログラミングに関するベストセラー書（Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions）の日本語版です。 本書で取り上げるプログラミング問題はトップIT企業が求める能力が凝縮されている面接で実際に使われた問題です。 そしてなによりもアルゴリズムを中心としたコンピュータサイエンスの基礎知識や活用法を楽しみながら学べる内容となっています。 前著「世界で闘うプログラミング力を鍛える150問」と比べ問題数が増えただけでなく、Big-O記法の解説章や発展課題、解き方のヒントの追加、また全ての問題がカテゴライズされより読みやすくなりました。 問題を出しっぱなしにしない著者の親切丁寧な解説が本書最大の特徴です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 こちらの書籍は、2023/4/12発行の紙版 3刷に合わせて更新しました。 人気のAIフレームワーク「PyTorch」で、ディープラーニングプログラミングができるようになる本です。ディープラーニングのアルゴリズムが原理からわかります。 初心者でも他書に頼らず、本書1冊でマスターできます! （本書掲載のコードは、2023年3月にリリースされたPyTorch 2.0でも、そのまま動作します） 本書は、次のような読者を想定しています。 1. 企業でディープラーニングプログラムを業務で利用している、あるいはこれから利用しようとしているITエンジニアや研究者 2. 理工系の大学・大学院の学生で研究の一環としてディープラーニングのプログラムを開発する必要がある方 3. まだPythonもKeras/TensorFlowも知らないが、ディープラーニングプログラミングをこれから勉強してみたいという方 本書は、新しい概念は一気には詰め込まず、できるだけ細分化して一歩一歩確実に進めます。 機械学習の基本から、「CNN」などを使った画像認識ディープラーニングモデルの開発・チューニングまでをじっくり学べます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 コミュニケーションゲームにおける人工知能の最先端がここにある！ 将棋と囲碁の次に人工知能が取り組むゲームは人狼です。――松原仁氏（はこだて未来大学副理事長・システム情報科学部教授／人工知能学会前会長） 人を知り、人と遊び、人を出し抜く、人狼知能！――三宅陽一郎氏（日本デジタルゲーム学会理事／ゲームAI開発者） 「人狼ゲーム」とは、村に紛れ込んだ人食い人狼を、お互いに自分自身の正体がばれないようにほかのプレイヤーと話し合いながら、村人チームと人狼チームの生き残りを競うゲームです。与えられる情報に限りがあり、さらにプレイヤーごとに情報量に偏りがあるという「不完全情報ゲーム」で、騙す、嘘を見抜く、揺さぶるなど、「心理的な」駆け引きが重要になってきます。将棋や囲碁のように、お互いの情報が開示されている「完全情報ゲーム」における人工知能の研究は進んでおり、次のフロンティアは不完全情報ゲームであると目されています。 本書では、AI同士で人狼ゲームを行う「人狼知能」を通してAIプログラミングを学んでいきます。人狼ゲームを戦うプレイヤープログラム「人狼知能エージェント」の概要、機械学習入門とそれを活用したエージェントの作成方法、さらには自然言語処理の基礎とそれを組み込んだエージェントの作成方法まで、人狼知能エージェントを作成するための知識が網羅されています。 AIプログラミングの解説は数多くありますが、サンプルの実装ではなく、ここまで明確な目的を見据えた実装は多くはありません。本書を参考にして、強い人狼知能の開発や人狼知能大会への参加、さらには、推論や自然言語によるコミュニケーションが可能なAIといった応用へと踏み出してください。また、人狼知能エージェント同士を戦わせる「人狼知能大会（プロトコル部門）」を連覇中の最強エージェントのアルゴリズム解説も掲載されているため、脅威の人狼発見率を誇るプログラムの実際を知り、自分のエージェントに組み込むことも可能です。 付録として、コマンドラインやツールの基本、Javaプログラミングの基礎やツールの活用、デバックの手法などが収められており、プログラミング初心者であっても、人狼知能エージェントの作成が学べる内容になっています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、現代の暗号技術に関して「実践志向で現実に即したアプローチ」をとり、実際の利用に関連させた解説を行っていきます。ソースコード例を提供し実際のバグや失敗例を記述。暗号学の中心となるその考え方を理解できるようになります。14章から構成され、大まかに4つの部分に分けられます。各章は互いに独立していますが、まず［基礎］を読むことをお勧めします。 ［基礎］ 第1章：「暗号化」ペンと紙による弱い暗号からランダム化された強力な暗号まで、安全な暗号の概念を紹介。 第2章：「ランダム性」疑似乱数発生器の動作方法、安全のために必要なこと、そして安全な使い方を説明。 第3章：「暗号の安全性」安全性の理論的、実践的概念を論じて証明可能な安全性と確率的安全性を比較する。 ［対称暗号］ 第4章：「ブロック暗号」もっとも有名な「高度暗号化標準（AES）」に焦点を当て、ブロックごとにメッセージを処理する暗号を扱う。 第5章：「ストリーム暗号」メッセージをXORして暗号化した、ランダムに見えるビット列のストリームを生み出す暗号を提示。 第6章：「ハッシュ関数」秘密鍵と連動せず、ブロックを構成するもっともユビキタスな暗号となった唯一のアルゴリズムについて。 第7章：「鍵付きハッシュ」ハッシュ関数と秘密鍵が結び付いたときに起こることと、それがいかにしてメッセージの認証に役立つのかを説明。 第8章：「認証付き暗号」標準AES-GCMのような例とともに、一部のアルゴリズムがどのようにしてメッセージの暗号化と認証の両方を行うのかを示す。 ［非対称暗号］ 第9章：「難問（困難な計算問題）」計算複雑性の概念を使って、公開鍵暗号の背後にある基本概念を展開。 第10章：「RSA：単純な算術演算で安全な暗号化と署名の組み合わせを構築するために、素因数分解問題を利用する。 第11章：「ディフィー・ヘルマン」非対称暗号を鍵共有の概念（秘密でない値だけを使って、二者間での秘密の値を成立させる）。 第12章：「楕円曲線」最速の非対称暗号である楕円曲線暗号を軽く紹介。 ［応用］ 第13章：「TLS」ネットワークセキュリティの最重要プロトコルである、TLSに焦点を当てる。 第14章：「量子と耐量子」量子コンピューティングと新種の暗号の概念。 本書の最大の目的は、読者の皆さんの暗号学へのワクワクを引き出しつつ、その基本概念を教示することです。 著者はあなたの仕事を楽にするために道を切り拓き、ロープとピッケルを提供しますが、実際に登るのはあなた自身です。本書の考え方を学ぶには努力が必要ですが、最後には報われるでしょう。 no starch press『Serious Cryptography: A Practical Introduction to Modern Encryption』の翻訳書。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。 問題解決力、データ活用力をレベルアップ！ ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、 大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。 本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。 より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。 ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、 さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。 本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる 格好のガイドブックです。

本書は、情報処理学会CVIM（コンピュータビジョンとイメージメディア）研究会主催で開催されたチュートリアル講演をもとに書かれた『コンピュータビジョン最前線』Winter 2021～Autumn 2022の連載記事「ニュウモン」4編をまとめたものである。新たに必要となった加筆・修正を施し単行本化した。 本書により、深層学習のブレークスルーにより新しい原理・技術が続々と提案され、日々進化し続けているコンピュータビジョン分野で話題の技術・アルゴリズムについて、原理から実践場面における実装までを体系的に学ぶことができる。 ・イマドキノバーチャルヒューマン：XR分野におけるバーチャルヒューマンにかかわる技術の中でも、人間の全身構造や形状の把握に主眼を置いた代表的な研究について紹介。今後の見通しについても触れる。 【論文フカヨミ】 ・フカヨミオープンワールド物体検出：筆者らがECCV2022で提案したオープンワールド物体検出のための手法LDETについて解説。既存手法の欠点を克服するためのデータ拡張、および学習フレームワークを提案し、さらなる発展についても言及。 ・フカヨミマルチフレーム超解像：シングルイメージ超解像を含む超解像分野全体の概観から始め、マルチフレーム超解像に関する最新の研究について紹介。 ・フカヨミ深層単画像カメラ校正：1枚の入力画像のみで歪みと傾きを高精度に校正する深層単画像カメラ校正の研究動向を紹介し、高精度な深層単画像カメラ校正を実現した論文をフカヨミ。 【チュートリアル】 ・ニュウモンAutoML：深層学習のためのAutoMLとして、ニューラル構造探索（NAS）とハイパーパラメータ最適化（HPO）について、代表的な手法を取り上げて解説。 その他、漫画「訳わかめフューチャー」、CV分野の学会・研究会・国際会議の開催日程や投稿日が一挙にわかる「CVイベントカレンダー」を掲載。

.NETアプリケーションのパフォーマンスを追求するすべての開発者へ システムやアプリケーションの最適化と高速化の基本は、アルゴリズムの見直しとソースコードの冗長性の排除にあります。しかし、昨今はそれだけではありません。Windowsベースのアプリケーションであれば、.NETランタイムやOSの機能として提供されているI/OやGCとのタイミングを考慮した設計・開発が必要です。また、運用開始後もツールなどを使用し、たゆまぬチューンナップも必要でしょう。本書は、そういった、アプリケーションだけではなく周辺機器や機能をも視野に入れた最適化技法を、実践に即した形で詳解し、いかにしてスケーラビリティをあげつつ可用性を確保するかを解説していきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本とし作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 【※本作品はブラウザビューアで閲覧すると表組みのレイアウトが崩れて表示されることがあります。予めご了承下さい。】

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 CNNとViTによる画像認識を本格的に学ぶために！ 本書は、深層学習（ディープラーニング）に基づく2つの技術、畳込みニューラルネットワーク（CNN）とVision Transformer（ViT）を通して、画像認識の基礎を実践例とともに解説するものです。 画像認識技術は、顔認証や異常検知など、現代社会に欠かせない技術として広く応用されており、研究開発も盛んに行われています。本書では、確かな理解のもとに画像認識技術の研究開発が可能となるよう、前半において理論的な基盤（深層学習の基本事項、畳込みニューラルネットワーク（CNN）、Vision Transformer（ViT））を、紙数を割いてわかりやすく解説していきます。また後半では、画像認識の基本的手法である物体検出と領域分割、学習データの大規模化に欠かせない自己教師あり学習を実例とともに解説し、最終章では今後ますます重要になると見込まれるVision and Languageのマルチモーダル処理を詳細に扱います。 全体を通して、擬似コードなどでアルゴリズムを把握できるようにしたほか、Python（PyTorch）のサンプルコードも用意し、読者自身が手を動かして画像認識を実践することができるようにしました。 第1章　画像認識の概要 第2章　深層学習の基礎 第3章　畳込みニューラルネットワーク 第4章　Vision Transformer（ViT） 第5章　物体検出 第6章　領域分割 第7章　自己教師あり学習 第8章　画像と自然言語

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説 　本書は，ゲームAI研究の「これまで」と「これから」を第一線の研究者がわかりやすく解説した書籍です． 　ゲームAI研究は従来より，AIの社会実装における重要な示唆を与えるものとして大きな役割を果たしてきました．特に近年，深層学習の登場により注目を集める分野になっています．しかし，すべての情報を得られない不完全情報ゲームや実環境の外乱が結果を大きく左右するスポーツ等の不確定ゲーム，コミュニケーションがゲームの勝敗に大きな影響を与えるコミュニケーションゲームなど，まだまだ多くのゲームで人間を超えるゲームAIをつくることが困難な分野もあります．さらに，AlphaGoZeroが人間のプロを超越したとされる完全情報ゲームの囲碁でも，囲碁AIが陥ってしまう穴が見つかっています． 　また，人間を超越したゲームAIが人間と共存するために求められる人間らしさや楽しさの理解，これからのデジタルゲームに求められるゲームデザインとゲームAI，ゲーム体験の評価手法および人間の認知機能の理解なども課題として残されています． 　本書は，これまでのゲームAI研究の理解の上に，これからゲームAI研究をする人にとってヒントとなるエッセンスの詰まった必読書です． CHAPTER 1　ゲームと知能研究 1.1　知能研究におけるゲーム 1.2　ゲーム研究のメインストリーム 1.3　ゲーム研究の残された課題 CHAPTER 2　不完全情報ゲーム 2.1　CFR 2.2　ガイスター 2.3　大貧民 2.4　ポーカー 2.5　不完全情報ゲームのゲームAIの可能性 CHAPTER 3　不確定ゲーム 3.1　バックギャモン 3.2　バックギャモンのゲームAI 3.3　ゲームAIの評価の可視化 CHAPTER 4　コミュニケーションゲーム 4.1　ゲームにおける社会的相互作用 4.2　Hanabi 4.3　人　狼 CHAPTER 5　実環境のゲーム 5.1　カーリング 5.2　測定データの処理 5.3　研究事例 5.4　実環境で人間プレイヤを支援する技術 5.5　実戦運用と課題 5.6　ミニ四駆AI 5.7　ミニ四駆AIの技術と課題 CHAPTER 6　ゲームデザイン 6.1　ゲームにおけるゴール 6.2　ルール設定 6.3　ゲームデザインの表現 6.4　レベルデザイン 6.5　難易度の調整 CHAPTER 7　メタAIとプロシージャル コンテンツ ジェネレーション 7.1　メタAI，PCG，機械学習 7.2　メタAIとは 7.3　アルゴリズムによるPCG 7.4　機械学習を用いたPCG 7.5　学習を含んだMCS-AI動的連携モデル CHAPTER 8　人間らしさと楽しさの演出 8.1　人間らしさのさまざまな側面 8.2　ゲームの要素とAI技術 8.3　ゲームAIに求められる人間らしさ 8.4　人間プレイヤの人間らしさ 8.5　人間らしさの実装方法 8.6　人間プレイヤの感じ方のモデリング 8.7　実例（FPS，スーパーマリオブラザーズ，囲碁，不確定ゲーム） CHAPTER 9　ゲーム体験の評価 9.1　AlphaZero以後のゲームAI研究 9.2　主観的事項の評価・計測手法 9.3　楽しさの評価 9.4　今後の課題 CHAPTER 10　人間の認知機能とスキルアップの原理 10.1　スキルアップの原理 10.2　熟達にともなう潜在化と自動化 10.3　熟達者の認知特性の実例 10.4　熟達者の脳 CHAPTER 11　認知研究とAIの人間への影響 11.1　ゲームと認知研究 11.2　ゲームの認知科学的研究 11.3　生体データの計測と解析 11.4　ゲームによる学習支援 11.5　人間を超えるゲームAIの反響 11.6　将棋界に起こった変化と邂逅 11.7　囲碁AIが囲碁界に与えた影響 11.8　eスポーツとゲームAI 11.9　人間の知を超えたゲームAIとその応用

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 問題を最適化と制約充足プログラミングで解く！ 　本書は、最適化問題、自動計画、パズルといった問題について、定式化と解くためのプログラミング手法（アルゴリズム）を、最適化（MIP）と制約プログラミング（CSP、SAT、SMT）のそれぞれの視点から統一的に解説したものです。 　最適化、制約プログラミングともに問題を解くための一手法ですが、近年の最適化技術の利用拡大により、これらを組み合わせたり、比較したりして、問題の特徴にあわせて適切に利用するニーズが増えることが予想されます。しかし、これらの手法は各分野が独自にソルバ（問題を解くソフトウェア）を開発し、発展してきたという経緯から、問題解決手段として総合的に取り扱われてきませんでした。そのため、これらを問題ごとの解法として整理してまとめた情報がなく、問題解決にあたり各手法にどんな特徴があって、どんな問題に有効かといった理解が困難でした。そこで本書では、各種の問題を定式化して、最適化と制約プログラミングのそれぞれの技術で問題を解く方法、手段を解説し、比較的な理解を促します。 　本書によって読者は最適化手法、制約プログラミングを用いて問題を解説することができるようになり、また、それぞれの問題や技術の特徴を理解することができるようになっています。 第1章　最適化問題と制約充足問題 第I部　プログラミング 第2章　ソフトウェアの使い方 第3章　基本的な処理要素 第II部　定式化 第4章　求解式 第5章　範囲の制約 第6章　数あてはめ 第7章　グラフ 第8章　順序処理 第9章　論理

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 世界最高峰の競技プログラミングコンテストサイトのAtCoderが主催するアルゴリズム実技検定試験「PAST」の公式対策本！ ■アルゴリズム実技検定（PAST）とは AtCoder株式会社が主催する検定試験で、IT人材に求められるプログラミングスキルを可視化することを目的としています。プログラミングの基礎知識から、各種アルゴリズムの解説、数学的な問題解決方法まで、試験対策を行うことでこれからのソフトウェアエンジニアに要求される知識を見につけることができます。 ■PASTの上級～エキスパート認定まで対応 さまざまなアプローチが考えられるアルゴリズム実技検定の問題において、より適切なアルゴリズムを選択し、高速なプログラムを作成できることを目指します。 複数のアルゴリズムを用いた解法を身につけ「上級」「エキスパート」合格の点数を勝ち取ろう！ ［監修］ 高橋 直大（たかはし なおひろ）：1988年生まれ。慶應義塾大学大学院政策メディア研究科修士課程修了。現在、AtCoder株式会社代表取締役社長。Microsoft主催のImagine Cupで世界3位、TopCoder Openで世界2位、2022年にはGoogle Hash Codeで優勝など、複数の世界大会で上位入賞を経験し、15年以上プログラミングコンテストに参加し続けている。 ［著者］ 大槻 兼資（おおつき けんすけ）：1988年生まれ。2014年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。修士（情報理工学）。現在、株式会社 NTTデータ数理システム顧問、モノグサ株式会社コンテンツアーキテクト。数学や情報科学の諸分野の啓蒙活動に従事。著書に『問題解決力を鍛える!アルゴリズムとデータ構造』講談社 (2020) がある。趣味は競技プログラミング、虫食算作り、国内旅行など。 杉江 祐哉（すぎえ ゆうや）：20歳のときに競技プログラミングに出会い、以降tsutajというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加。北海道大学競技プログラミングサークル所属時、アルゴリズムやデータ構造に関する勉強会資料の公開やオリジナル問題の出題・プログラミング合宿の開催など精力的に活動した。現在はモノグサ株式会社でソフトウェアエンジニアとして従事する一方、競技プログラミングの作問支援ツールの開発も行っている。 中村 謙弘（なかむら けんこう）：ニートの時に競技プログラミングに出会い、AtCoderでプログラミングを学ぶ。ソフトウェアエンジニアとして国内外の企業に勤務する傍ら、kenkooooというユーザー名でAtCoder等のコンテストに参加している。好きなプログラミング言語はRust。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングコンテストで勝つための必須テクニック「アルゴリズム」と「データ構造」の基礎をマスター！ 本書はプログラミングコンテストの問題を攻略するための「アルゴリズムとデータ構造」を体得するための参考書です。初級者が体系的にアルゴリズムとデータ構造の基礎を学ぶことができる入門書となっています。プログラミングコンテストでは、高い数理的能力で上位ランクを得ることができますが、多くの入門者においては基礎アルゴリズムの応用が目の前の問題の攻略に繋がります。つまり、基礎対策をすることでランクを上げ（問題が解けて）コンテストを楽しむことができます。 基礎対策と言っても辛い勉強ではありません。そこには、体得したスキルで問題を解いていく楽しみ、応用する楽しみ、アルゴリズムとデータ構造を網羅的に「コレクション」していく楽しみがあります。このような楽しみを体感しながら学習・対策できるように、本書ではコンテストの競技システムに類似した、オンラインジャッジと呼ばれるプログラムの自動採点システムを通してアルゴリズムとデータ構造を獲得していきます。本書の内容はAIZU ONLINE JUDGEでチャレンジすることが可能です！

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は機械学習を始めたばかりの方にもTensorFlowを初めて使う方にも、究極のガイドです。 コードを理解するにはPythonプログラミングに関する知識が事前に必要ですが、それ以外は機械学習の基本からTensorFlowの実践的な使いこなしまでマスター可能です。 Part 1では、機械学習とは何か、といった探求と、TensorFlowが果たす重要な役割についてハイライトを当てます。1章では機械学習の用語と理論を紹介し、第2章ではTensorFlowの利用を開始するために必要なことを解説します。 Part 2では、基本的なアルゴリズムについて説明します。3章～6章のそれぞれの章で、回帰、分類、クラスタリング、隠れマルコフモデルについて解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習のあらゆる分野で利用できます。 Part 3では、TensorFlowが真のパワーを発揮するニューラルネットワークについてそのベールをはがします。7章～12章では、オートエンコーダー、強化学習、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、シーケンス変換モデルおよびユーティリティーについて紹介します。 経験豊かなTensorFlowユーザーでない限り、最初にPart 1(1章と2章)を読むことをお勧めします。そこをマスターしたら、あとは本書の好きな章から読んでOKです。 機械学習やTensorFlowを初めて使う方には究極のガイド本であり、その基礎をバッチリマスターできます。

※この商品は固定レイアウトで作成されています。お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいたうえでのご購入をお願いいたします。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【Houdini 17.5 完全対応！】 本書は、映画やゲームを中心とする3DCG領域でますます注目を集めているソフトウェア「Houdini」を用いて、自然界に見られる魅力的な現象を生成するデザインレシピ集です。 フラクタル構造、シマウマ模様に見られる反応拡散系、鳥や魚の群れを生成する群知能、霜や雪の結晶など、合計16種類の複雑な形状や現象の背後にはたらいているしくみ（アルゴリズム）を説明し、それをどのようにHoudiniで再現・生成できるかについてステップ・バイ・ステップで解説します。考え方と作り方を同時に学ぶことを通して、Houdiniによるアルゴリズミック・デザインを体得しましょう。 SOPはもちろん、VEXコードを大いに活用するため、次のステップに進みたいHoudiniユーザーにも大変おすすめです。 ●全データ、ダウンロード可！ 本書に掲載されている事例のレシピは、すべて弊社サイトよりダウンロードしていただけます。実際のデータを見ながら本書を読めば理解が早まるでしょう。 ●プログラミングのレベルについて 本書では、VEX というHoudini のスクリプト言語を使ったプログラミングを大いに活用します。必ずしもすでにVEXをマスターしている必要はありませんが、何らかのプログラミング言語を習得しているとより理解が深まります。 ●数学のレベルについて 本書には様々な数式や記号が登場しますが、それらの具体的な定義に関しては説明を割愛しています。もちろん、それらすべてを理解しなくともお楽しみいただけますが、数式の理由までを完全に理解したい方は、以下の知識を高校数学の範囲内で把握しておくとよいでしょう。 ・連立方程式、対数、ベクトル、微分積分、数列、三角関数、行列、複素数、確率分布

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では、手続き型からオブジェクト指向へ向かうプログラミングの進化の道筋を辿りながらアルゴリズム的思考とプログラミング的思考を培い、Google Colaboratoryを使ったプログラミング力と計算論的思考力を身につけることができます。 第1章はプログラミング全般に関わる説明、第2章はプログラミングの準備、第3章～第5章までに小さなプログラムの作成を学びます。第6章と第7章では関数やモジュール、ライブラリの使い方、第8章ではファイルの取り扱い、第9章では手続き型プログラミングの総まとめを解説。第10章はオブジェクト指向プログラミング（OOP）の基本的な考え方、およびクラスやオブジェクトの作り方、第11章はAnacondaを用いGUIアプリの作成について扱います。プログラミング言語の文法を網羅的に説明している入門書とは一線を画する内容であり、初心者だけでなくPythonに既に振れている中級者にも最適な参考書です。

設計だってテストしたい！ 【本書の内容】 本書は Hillel Wayne, “Practical TLA+”, Apress, 2018 の邦訳版です。 複雑精緻なシステムを構築する際に、設計そのもの、仕様そのものにバグがないかをテストできたら、もう少し幸せな開発人生を送れそうな気がします。 本書は送金システムの小規模な仕様からTLA+を使ってヤバいバグを発見するところから始まります。この小さなサンプルをもとに、より良いアプリケーションの設計・テスト・構築に、どのようにTLA+を使えばよいかを理解し、実際のプロジェクトに援用できるよう、TLA+の演算子、論理、関数、PlusCal、モデル、および同時実行の基礎を学びます。 設計図の整理の仕方、分散システムや最終的な整合性の指定の仕方を学んだら、アルゴリズムのパフォーマンスやデータ構造、ビジネスコードやMapReduceなど、さまざまな実用的な問題にTLA+を適用し、ケーススタディのアプリケーションを使って実践します。 TLA+の生みの親であるLeslie Lamportも、理論的背景を脚注で解説するなど、最先端のシステム開発テクノロジーのコアに触れることのできる1冊です。 【本書のポイント】 ・TLA+の言語仕様を手を動かしながら学べる ・小さなサンプルから並行処理や分散システムまでTLA+を適用できるようになる ・短時間で読み終わるものの滋養は豊富 【読者が得られること】 ・TLA+が理解できる ・TLA+を使ったシステム開発に乗り出せる ・上流からテスト駆動ができる 【対象読者】 ・アーキテクト ・デベロッパー ・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の3冊目です。中級者以上向け。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、それを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」です。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ■マット・タディはビッグデータ活用の基礎を成す統計学について完璧かつ配慮の行き届いた本を書き上げた。この素晴らしい教材には実例、技術、洞察がぎっしりと詰まっている。多くの機械学習の教材とは異なり、本書は相関関係が因果関係ではないという問題に取り組み、データから信頼に足る解釈を得るための手法を提供している。 ———プレストン・マカフィー［元マイクロソフト チーフエコノミスト兼バイスプレジデント　ヤフー バイスプレジデント・チーフエコノミスト　グーグル研究責任者　カリフォルニア工科大学教授兼役員］ ■シカゴ大学ブース・スクール・オブ・ビジネスの人気教授を務め、マイクロソフトとアマゾンでデータサイエンスチームを率いた経験から、マット・タディは最先端の企業でデータに基づいた意思決定を行なうことを志すMBAや技術者に向けた見事な本を書き上げた。最新の統計学、機械学習アルゴリズム、社会科学の因果モデルから得られる重要な概念を巧みに織り上げ、精彩を放つタペストリーに仕上げている。本書を読めば流行りの専門語の意味が誰にでもわかるようになっている。この分野の標準的な教材となるだろう。 ———グイド・インベンス［スタンフォード大学経営大学院教授（経済学）　『Causal Inference for Statistics, Social, and Biomedical Sciences』共著者］ ビッグデータを構造的に理解、近未来の手がかり、ビジネスチャンスを洗い出し、次の一手につなげる 巨大IT企業アマゾン・ドット・コムのバイスプレジデントが教える、ビジネスにおける意思決定の最適化・自動化・加速化

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 音声認識の基礎理論から実用的なシステム構成までわかる 本書は音声認識手法の最新技術について基礎から丁寧に解説するとともに、実際の音声認識ソフトによって実践的に学ぶことができることを目的としたものです。改訂版では、DNNをはじめとした音声認識手法のこの間の発展を補うとともに、最新の音声認識ソフトに対応しています。 1章　音声認識の概要 2章　音声特徴量の抽出 3章　HMMによる音響モデル 4章　ディープニューラルネットワーク（DNN）によるモデル 5章　単語音声認識と記述文法に基づく音声認識 6章　統計的言語モデル 7章　大語彙連続音声認識アルゴリズム 8章　音声データベース 9章　音声認識システムの実現例 付録　大語彙連続音声認識エンジン Julius

どれだけクライアント側のUXが変わっても、アルゴリズムが変更されても、変わらないのがリレーショナルデータベースの世界。それだけに経験値とベンダーごとに微妙に異なる方言を操るための“鍛錬”は必須の世界といえます。 しかし“鍛錬”は、それこそ思考し手を動かさなければ鍛錬とは言えません。 そこで本書では、単なる教科書的なSQL文の組み立て（鍛錬の方法）を超えて、さまざまなケースにマッチした最適なSQLを自然に記述できるようになるための知見と勘所を、具体的なテーブルやDB構成とともに解説します。 そのためSQL方言は極力排し、標準SQLで解説を行い、各サンプルの方言版はGitHubで公開するという方法を取っています。 つまり、 ・解くべき問題を明確にし、 ・次にその解決方法を整理し、 ・考え方を標準的なやり方で提示し、 ・必要であれば方言でも参照できる、 というスタイルです。 SQLの現場ですぐに使える……、というのは大袈裟ですが、必ず解決策にたどり着けるヒントや知見にあふれた、全61のTips集です。 ［目次］ 第1章　データモデル設計 第2章　生産性とインデックス設計 第3章　設計の変更ができないときの対処法 第4章　フィルタリングと検索 第5章　アグリゲーション 第6章　サブクエリ 第7章　メタデータの取得と分析 第8章　直積問題 第9章　タリーテーブル（複雑なSQLのために） 第10章　階層的なデータ構造 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 『ハッカーの学校』の著者が徹底解説 暗号技術の絡み合いを解き明かす 【本書のポイント】 1）古典暗号から現代暗号までを体系的に解説 2）アルゴリズムに注目することで、暗号技術の絡み合いを解き明かす 3）図や数値例を多数掲載し、数学も克服できるように配慮 4）教科書として、辞書として……いろいろな読み方ができる 【本書のねらい】 ・「読める」…専門書や論文を読む準備ができる。 ・「使える」…適切な運用や実装ができる。 ・「見える」…日常に隠された暗号技術に気付く。 ・「楽しむ」…古典暗号と現代暗号に魅了される。 【必要な予備知識】 ・コンピュータの基礎知識 ・高校レベルの数学知識（復習のための解説あり） 【内容紹介】 現代で安全な情報のやり取りをするには 暗号技術が不可欠です。 本書では、仕組みの説明だけでなく、 安全性や危険性について、利用する側と 攻撃する側の両面から見ていきます。 特にシステムの設計者や開発者が 正しく暗号技術を使えるように、 実装と運用の観点も加えました。 攻撃が成功するロジックや、 暗号化と復号の計算などを 自分で考える項目も用意しています。 ぜひ挑戦してみてください。 【ダウンロード特典あり】 本書をお買い上げの方に、ページ数の都合で泣く泣くカットした内容をまとめたPDF（約60ページ）をダウンロード提供しています。（詳しくは本書をお読みください） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 生成AIの使いこなしにぐっと差がつく！ 本書は、ChatGPTをはじめとする「大規模言語モデル」から、望んだ回答をうまく得るための「プロンプトエンジニアリング」を網羅的にまとめた書籍です。 一人ユニット「クジラ飛行机」名義で活動するプログラマー。代表作に、テキスト音楽「サクラ」や日本語プログラミング言語「なでしこ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞、2004年 IPA未踏ユースのスーパークリエイター認定、2010年 IPA OSS貢献者賞受賞。技術書も多く執筆しており、HTML5/JS・PHP・Pythonや機械学習・アルゴリズム関連の書籍を多く手がけている。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。 ※本書内容はカラーで制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。 また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 「Jubatus(ユバタス)」は、分散した大容量データを素早く深く分析するオンライン機械学習用フレームワークで、日本発のオープンソースプロダクトです。 本書はJubatusコミュニティのメンバー自らが執筆。様々な環境へのJubatusの導入から、特徴抽出方法、主要な機械学習アルゴリズムの解説を、新規に起こしたサンプルを例に実践的に解説します。大容量データを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。また、サンプルで手を動かしながら学べるため、機械学習の入門にも適しています。 なお、本書で使用したサンプルコードはダウンロード提供します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 TableauとPythonの組み合わせで学ぶデータサイエンス入門です。入門とは言っても、すでにTableauでビジュアル分析をしていて、機械学習を用いるデータ活用にチャレンジしたい方を対象としています。CRISP-DMプロセスの中で楽ができるところはTableauで楽をして、モデリングには最新アルゴリズムを無料で利用できるPythonを組み合わせることで、「ちょっと難しそう」と思われがちなデータサイエンスに気軽にチャレンジできます。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 丁寧な解説と豊富な演習問題により、量子計算のアルゴリズムと計算量理論について一から理解できる 量子計算のアルゴリズムと計算量理論について、一からわかりやすく解説した書籍です。 現在、大きな注目を集めている量子コンピュータによる計算（量子計算）は、従来のコンピュータによる計算（古典計算）と比べて、いわゆる指数関数的な高速化を実現することがあります。 その一方で、この高速化は量子力学の基礎原理をもとにしており、アルゴリズムと計算量理論の分野の言葉で記述されるものです。したがって、この高速化の現象を正しく理解するには、量子力学特有の重ね合わせの原理とエンタングルメントをはじめとした量子計算のアルゴリズム、および、計算量理論をひと通り理解する必要があります。 本書は、線形代数と離散数学の基本的な知識のみを前提として、量子計算の原理について初学者向けに丁寧な解説を行っています。 数多くの例題と演習問題を収載しており、読者自ら手を動かしながら学ぶことができます。 第1章　計算理論の基礎事項 1.1　文字列，計算問題 1.2　ブール回路 1.3　二進列に対する演算 1.4　計算量クラス 1.4.1　P, NP, EXP 1.4.2　多項式時間帰着とNP完全問題 1.4.3　オラクル 1.4.4　乱択アルゴリズムと計算量クラス 第2章　ブラケット記法と量子計算でおなじみの行列 2.1　ベクトル 2.2　行　列 2.3　量子計算でよく出現する行列 2.3.1　ユニタリ行列 2.3.2　正規行列，エルミート行列 2.3.3　射影行列 2.3.4　半正定値行列 第3章　量子情報の基礎 3.1　量子ビット，量子状態 3.1.1　量子ビット，量子状態の測定 3.1.2　量子ビットの幾何的描像 3.1.3　量子ビット，量子状態の時間発展 3.1.4　量子ランダムアクセス符号 3.1.5　量子鍵配送 3.2　複数の量子ビット 3.2.1　テンソル積 3.2.2　複数の量子ビットからなる量子状態 3.2.3　複数の量子ビットの時間発展および測定 3.2.4　部分系の測定 3.2.5　CHSHゲーム 3.2.6　量子テレポーテーション 3.3　観測量 3.4　混合状態 3.4.1　1量子ビットと密度行列 3.4.2　部分トレースと混合状態 3.5　POVM 3.5.1　3ビット量子ランダムアクセス符号 3.5.2　2値POVM の実現方法 3.6　発展的な概念 3.6.1　トレース保存完全正値写像 3.6.2　近似と距離 第4章　量子回路 4.1　基本ゲート，量子回路 4.2　古典計算vs量子計算 4.3　量子計算の計算木 4.4　万能量子ゲート集合 4.5　よく使用される量子回路 4.5.1　量子回路のワイヤの交換 4.5.2　量子アダマール変換と一様重ね合わせ状態の生成 4.5.3　量子フーリエ変換 4.5.4　アダマールテスト 4.5.5　SWAPテスト 4.6　空間的制約が課された量子回路 第5章　量子アルゴリズム 5.1　Deutsch?Jozsaの量子アルゴリズム 5.2　Groverのアルゴリズム 5.2.1　量子計算に古典アルゴリズムを組み込む 5.2.2　量子振幅増幅 5.3　Simonのアルゴリズム 5.4　位数発見アルゴリズム 5.5　量子特有の問題に対する量子アルゴリズム 5.5.1　位相推定 5.5.2　量子シミュレーション 5.6　その他の量子アルゴリズム 5.7　通信を含む計算問題に対する量子プロトコル 第6章　量子計算量クラス 6.1　Pの量子版：BQP 6.1.1　BQPとNPの関係 6.1.2　BQPを含む古典計算量クラス 6.2　NPの量子版：QMA 6.3　量子対話型証明 6.4　量子多証明者対話型証明 付録 A.1　群と体 A.2　オーダ記法 A.3　チューリング機械 A.4　非決定性チューリング機械 A.5　確率チューリング機械 A.6　PSPACEとEXP

【暗号化通信のしくみを手を動かしながら理解する】 SSL/TLSは、通信の秘密を守るために利用されている通信プロトコルです。HTTPSやHTTP/3にも利用されており、今日のWebでは利用が一般的になっています。本書では、その最新バージョンであるTLS 1.3のしくみと、その使い方を解説します。SSL/TLSは公開されている実装例などを真似すれば基本的な動作はさせられますが、それを応用していくには技術に関する理論の理解が必須になります。しかしSSL/TLSに関連する技術は大変多く、かつそれらのドキュメントは不足している状態です。本書ではこの理論部分を丁寧に解説し、それを活かした形で実装例まで解説することで、Web開発者たちが望んでいる解説と実践を相互に接続します。 ■目次 ●第1章 SSL/TLSの世界へようこそ 　　暗号化の役割と重要性 　　SSL/TLSの歴史 　　SSL/TLSの定義 　　SSL/TLSの構成要素 　　終わりに ●第2章 暗号アルゴリズムと鍵 　　検証環境 　　共通鍵暗号 　　ストリーム暗号 　　ブロック暗号 　　ハッシュ関数 　　認証付き暗号 　　公開鍵暗号 　　デジタル署名 　　暗号鍵 　　鍵生成 　　鍵管理 　　終わりに ●第3章 SSL/TLSの各プロトコル詳細──Wiresharkによる解析 　　検証環境 　　最も代表的なプロトコル──Handshakeプロトコル 　　フルハンドシェイクの解析 　　セッション再開の解析 　　その他のプロトコル 　　TLS 1.3特有の仕組み 　　終わりに ●第4章 SSL/TLSの標準規格とPKI 　　検証環境 　　符号化とフォーマット 　　PKCS──公開鍵暗号標準 　　PKI──公開鍵基盤 　　PKIの利用──証明書のライフサイクル 　　終わりに ●第5章 OpenSSLによるSSL/TLSプログラミング入門 　　開発環境の構築 　　フルハンドシェイクの実装 　　セッション再開の実装 　　HRRの実装 　　0-RTT（Early Data）の実装 　　終わりに ●第6章 脅威・脆弱性 　　中間者攻撃──MITM（Man-In-The-Middleattack） 　　BEAST攻撃──ブロック暗号のIVを狙った攻撃 　　パディングオラクル攻撃──ブロック暗号のパディングを狙った攻撃 　　Lucky 13攻撃──タイミング攻撃、暗号アルゴリズムの実行時間に対する攻撃 　　POODLE攻撃──SSL 3.0のパディングチェック方式を狙った攻撃 　　CRIME攻撃──サイドチャネル攻撃、その他の物理的特性に対する攻撃 　　危殆化 　　量子コンピュータによる暗号解読の可能性 　　終わりに ●第7章 性能の測定 　　性能測定の目的──時代に合わせた選択をするため 　　測定環境の構築 　　プロトコルの性能 　　暗号アルゴリズムの性能──AES-GCMとChaCha20-Poly1305の測定 　　署名、鍵交換の性能 　　終わりに ●第8章 SSL/TLSが抱える課題と展望 　　仕様変更と普及の問題 　　PKIにおける課題 　　証明書の信頼性 　　SSL/TLSの展望 　　暗号化は必要か 　　終わりに ■著者プロフィール ●市原 創：大学時代にCGIプログラミングをしながら黎明期のインターネットに親しむ。修士課程修了後、電機メーカーで流通、金融等業務システムの基盤ソフトウェア開発や性能改善に従事。転籍後キヤノン製品や車載機器の制御ソフトウェアの開発業務の中で暗号技術と格闘する。現在はキヤノンITソリューションズ（株）のサイバーセキュリティラボでマルウェアや暗号技術の調査・研究・情報発信を担うリサーチャーとして活動中。 ●板倉 広明：小学生の頃プログラミングを始め、高校在学中はWeb分野に明け暮れる。大学で電気電子工学を学ぶ一方、Webサービスへの攻撃事例を見てリバースエンジニアリングなどセキュリティ分野に興味を持つ。その後はキヤノングループでキヤノン製品の画像処理・認証ソフトウェアの開発に従事。現在はキヤノンITソリューションズ（株）で組み込みソフトウェアのセキュリティを中心に活動中。バーチャルYouTuber「因幡はねる」の大ファン。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【本書の特長】 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ ◎黒太字，緑文字を追っていくだけで，要点がわかる仕掛けになっています！ 分かりやすく丁寧な解説に定評があり，「AP午後対策といえば重点対策！」と，毎年多くの学習者の方に支持されています。 分厚いし難しいのでは…？と思われた方もご安心ください。重要ポイントや解答にたどり着く工程を省きすぎることなく，納得しながら読み進められるように丁寧に書かれている本書だからこそ，合格に必要な力が身に付きます！ 【目次】 第1部 本書の使い方 　第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 　第2章　学習の進め方 　第3章　本書の学習方法 　 　 第2部 午後記述式問題の対策 　第1章　情報セキュリティ 　第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 　第3章　ネットワーク 　第4章　データベース 　第5章　情報システム開発 　第6章　プログラミング（アルゴリズム) 　第7章　組込みシステム開発 　第8章　マネジメント系の問題 　第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 実は自然は計算をしている！ 自然界は、私たちが考える以上に様々な手法で計算をしている。 本書は、その計算手法—アルゴリズム—を読み解き、新たな情報処理を確立しようという最先端の試みを、数式を極力避けて平易に解説した。わくわくする最先端の科学・技術に興味のある学部生、大学院生、研究者には必携の書である。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【特長】 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ ◎黒太字，緑文字を追っていくだけで，要点がわかる仕掛けになっています！ 分かりやすく丁寧な解説に定評があり，「AP午後対策といえば重点対策！」と，毎年多くの学習者の方に支持されています。 分厚いし難しいのでは…？と思われた方もご安心ください。 重要ポイントや解答にたどり着く工程を省きすぎることなく，納得しながら読み進められるように丁寧に書かれている本書だからこそ，合格に必要な力が身に付きます！ 【目次】 第1部 本書の使い方 第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 第2章　学習の進め方 第3章　本書の学習方法 　 　 第2部 午後記述式問題の対策 第1章　情報セキュリティ 第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 第3章　ネットワーク 第4章　データベース 第5章　情報システム開発 第6章　プログラミング（アルゴリズム) 第7章　組込みシステム開発 第8章　マネジメント系の問題 第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 午後問題を解くために必要な着眼点，問題文の読み方を丁寧に解説！ ◎問題演習を通して，関連知識を復習！ ◎絶妙に心地よい解説で，理解力アップ！ ◎多くの学習者が感じる疑問点をFAQで解決！ ◎読みやすさを考慮し，解説での問題引用文は全て，枠で抜き出しを行っていますので，問題に立ち返らなくても確認ができます！ 目次 第1部 本書の使い方 第1章　応用情報技術者試験の出題範囲 第2章　学習の進め方 第3章　本書の学習方法 第2部 午後記述式問題の対策 第1章　情報セキュリティ 第2章　システムアーキテクチャ（システム構成技術と評価) 第3章　ネットワーク 第4章　データベース 第5章　情報システム開発 第6章　プログラミング（アルゴリズム) 第7章　組込みシステム開発 第8章　マネジメント系の問題 第9章　ストラテジ系の問題 巻末資料

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)を用い、ディープラーニング向けライブラリKeras（2.x）、TensorFlow（2.x）、PyTorch（1.x）を用います。 本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の［第1版］（2017年）以降に次々と登場している新しい手法やモデルを丁寧に説明、記事も大幅にボリュームアップしました。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書ではUnityの個々の機能を深く掘り下げることはしない。また、機能別に分離して説明する方法ではなく、開発過程の中で必要な機能を説明し、それを適用していく方法を採用している。 　本書のサンプルスクリプトはC#で進行しており、キャラクター3Dモデルのインポート、移動ロジック、総発射ロジックと衝突判別などの基礎的な内容から敵キャラ(NPC)の人工知能を有限状態マシン(FSM)で実装する高度な開発手法まで紹介する。また、ゲーム開発に必要な追跡アルゴリズムは、ナビゲーションメッシュを使用して実装し、実際のゲーム開発に頻繁に使用される技法だが、材料を探すのが難しい銃口炎(Muzzle Flash)、血痕効果(Blood Effect)、ラグドール(Ragdoll)、レイキャスト(Raycast)、タッチ移動ロジックなどの手法も直接ゲームを作りながら実装してみる。最後に、ネットワークゲームを開発するために必要な技法も詳しく紹介する。Unityゲーム開発の基礎を固めたいと願う初心者の開発者だけでなく、今後のネットワークゲーム開発までを念頭に置いた中級以上の開発者まで、本書は大きく役立つだろう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 "競プロ" で必要なテクニックを1冊に凝縮！ 競技プログラミング（競プロ）は、問題を解くことでプログラミング能力を競う大会です。本書では、競プロで必要なアルゴリズム・データ構造・考察テクニックを丁寧に解説します。さらに、知識を定着させるための例題・演習問題が150問以上掲載されています。 本書は、競プロのコンテストで勝ちたい、アルゴリズムを本格的に学びたい、技術力向上に繋げたいなど、様々な目的で利用できるものとなっています。 　 ［本書の特徴］　 ・競プロで必要な77個のテクニックを網羅 ・320点超のフルカラーの図でわかりやすく解説 ・知識を身に付ける演習問題153問 ・全問題が「自動採点システム」に対応 ・新傾向の「ヒューリスティック・最適化」も解説 　 ［本書の構成］　 序章 競技プログラミング入門 第1章 アルゴリズムと計算量 第2章 累積和 第3章 二分探索 第4章 動的計画法 第5章 数学的問題 第6章 考察テクニック 第7章 ヒューリスティック 第8章 データ構造とクエリ処理 第9章 グラフアルゴリズム 第10章 総合問題 終章 さらに上達するには 　 ［本書で扱うトピック（抜粋）］　 全探索／2進法／一次元の累積和／二次元の累積和／配列の二分探索／答えで二分探索／しゃくとり法／半分全列挙／部分和問題／ナップザック問題／ビットDP／最長増加部分列問題／素数判定法／ユークリッドの互除法／繰り返し二乗法／包除原理／ゲーム問題／偶奇を考える／一手先を考える／後ろから考える／山登り法／焼きなまし法／ビームサーチ／スタック／キュー／優先度付きキュー／連想配列／文字列のハッシュ／ダブリング／セグメント木／深さ優先探索／幅優先探索／ダイクストラ法／Union-Find／最小全域木問題／最大フロー問題／二部マッチング問題／ほか多数 序章　競技プログラミング入門 第1章　アルゴリズムと計算量 第2章　累積和 第3章　二分探索 第4章　動的計画法 第5章　数学的問題 第6章　考察テクニック 第7章　ヒューリスティック 第8章　データ構造とクエリ処理 第9章　グラフアルゴリズム 第10章　総合問題 終章 さらに上達するには 米田 優峻（よねだ まさたか）：　 2002年生まれ。2021年に筑波大学附属駒場高等学校を卒業し、現在東京大学に所属。競技プログラミングでは「E869120」として活躍。2020年までに国際情報オリンピック（IOI）で3度の金メダルを獲得したほか、世界最大級のオンラインコンテスト「AtCoder」でも最高ランクである赤色の称号を持っている。また、Qiitaで多数の記事を投稿したり、競技プログラミングの中上級者向け問題集「競プロ典型90 問」を作成するなど、アルゴリズムや競技プログラミングの普及活動も行っている。著書に『問題解決のための「アルゴリズム×数学」が基礎からしっかり身につく本』（技術評論社）がある。

標準教科書がC++17に対応し、 完全書き下ろしリニューアルで9年ぶりに新登場！ システム開発者、ゲームプログラマーをはじめ、 すべてのC++学習者、待望の解説書。 boostコミッターの著者により、 旧版の特徴である「扱う内容の深さは」そのままに、 より自然でわかりやすい解説に完全リニューアルしました。 言語仕様の初歩から標準ライブラリの基礎まで、 より丁寧で、より詳しい解説となった一冊です。 ===目次=== - 第1章 C++の基本的な言語機能（1） - 第2章 C++の基本的な言語機能（2） - 第3章 クラス - 第4章 分割コンパイル、ビルド - 第5章 配列、ポインター、右辺値参照 - 第6章 演算子オーバーロード - 第7章 継承 - 第8章 入出力システム - 第9章 テンプレート - 第10章 例外処理 - 第11章 実行時型情報とキャスト演算子 - 第12章 データ構造とアルゴリズム - 第13章 文字列処理 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 連続最適化アルゴリズムの数理を、詳しく丁寧に解説！ 連続最適化アルゴリズムとは、連続変数の関数についての数理最適化の問題で、適切な近似解を得るための計算手法のことです。古典的な数理計画の問題に限らず、近年ますます応用の広がりを見せている機械学習でも、その各種アルゴリズムにおいて数理最適化のさまざまな計算手法が駆使されています。 本書では、特に、二つの連続最適化に焦点を当て、詳しく丁寧に解説しました。一つ目は、微分不可能な凸関数の最適化、つまり、非平滑凸最適化です。ネットワーク資源割当や信号処理に現れる連続最適化は、非平滑凸最適化として表現ができます。二つ目は、微分可能ではあるが凸ではない関数の最適化、つまり、平滑非凸最適化です。深層学習に現れる連続最適化は、平滑非凸最適化として表現ができます。 また、この二つの最適化のための連続最適化アルゴリズムの性能を決定するステップサイズと呼ばれるパラメータの設定に着目し、その設定に関する理論と応用も詳解します。連続最適化問題の最適解へ進む方向（探索方向）が決まっているとき、その方向へ進む度合いを表すのがステップサイズです。 予備知識として、大学教養レベルの線形代数と微分積分のひととおりの知識を想定していますが、第2章で本書の通読に必要な知識をまとめ、読者の利便性を高めています。また、各種アルゴリズムの数学的背景となる定理は、本文中もしくは演習問題としてすべて載せています。さらに、アルゴリズムの実装に資するよう、Pythonのサンプルコードを用意し、ダウンロードできるようにしました。 第1章　はじめに 1.1　連続最適化問題 1.2　連続最適化アルゴリズム 1.3　資源割当や機械学習に基づいたステップサイズ 第2章　数学的準備 2.1　ユークリッド空間の諸性質 　1　ユークリッド空間 　2　行列全体からなる集合 　3　点列の収束性 2.2　微分可能性と平滑性 2.3　凸性 2.4　射影 2.5　非拡大写像 演習問題 第3章　連続最適化と関連する問題 3.1　連続最適化問題と最適解 3.2　制約なし平滑最適化問題 3.3　制約なし非平滑最適化問題 3.4　制約付き非平滑最適化問題 3.5　制約付き平滑最適化問題と変分不等式 3.6　不動点問題 演習問題 第4章　反復法 4.1　反復法の基本的概念 4.2　勾配法と降下方向 4.3　ステップサイズ 　1　定数ステップサイズ 　2　減少ステップサイズ 　3　直線探索ステップサイズ 　4　その他のステップサイズ 4.4　劣勾配法 4.5　近接点法 4.6　収束性と収束率 演習問題 第5章　平滑非凸最適化のための反復法 5.1　最急降下法（Lipschitz連続勾配） 5.2　最急降下法（非Lipschitz連続勾配） 5.3　Newton法 5.4　準Newton法 5.5　共役勾配法 5.6　数値例 演習問題 第6章　非平滑凸最適化のための反復法 6.1　射影劣勾配法 6.2　射影近接点法 6.3　近接勾配法 6.4　FISTA（高速近接勾配法） 6.5　資源割当問題 演習問題 第7章　不動点近似法 7.1　Krasnosel'skii-Mann不動点近似法 7.2　Halpern不動点近似法 7.3　POCS 7.4　不動点近似法の適用例 　1　制約付き平滑凸最適化問題 　2　凸実行可能問題 　3　一般化凸実行可能集合 7.5　資源割当問題 演習問題 第8章　平滑非凸最適化のための深層学習最適化法 8.1　損失最小化問題 8.2　確率的勾配降下法（Lipschitz連続勾配） 8.3　確率的勾配降下法（非Lipschitz連続勾配） 8.4　モーメンタム法 8.5　適応手法（非Lipschitz連続勾配） 8.6　ミニバッチサイズの設定 8.7　ミニバッチサイズの推定 演習問題 付録A　定理の証明と補足 付録B　演習問題解答例 参考文献 索引

wolfSSLをもとに、SSL/TLSの正しい利用法と仕組みを理解する 暗号化された安全な通信は、ネットワークを使う全てのアプリケーションにとって、 考慮すべき重要な課題です。 セキュアな通信を実現するために用いられる技術SSL/TLSの最新版がTLS 1.3であり 各種SSLライブラリも対応してきています。 ただ、ライブラリだけが最新のものになっても、仕組みを知り、 正しく使わなければ、安全は担保されません。 そこで本書は、そんなTLS 1.3の基礎的なプロトコルの流れから、 暗号化・認証の仕組み、アプリケーション実装のベストプラクティスを 組み込みシステム向けの軽量＆高機能なライブラリwolfSSLを例に 解説していきます。 さらに、ライブラリコードの解説を含め、内部実装にまで踏み込んだ解説も行い、 SSLライブラリを徹底的に理解できる一冊です。 Part 1：TLSの技術 ・Chapter 1：TLSプロトコルの概要 ・Chapter 2：TLSのプロトコル仕様 ・Chapter 3：TLSを支える暗号技術 ・Chapter 4：TLSを支える標準 ・Chapter 5：セキュリティ上の課題 Part 2：TLSを使ったプログラミング ・Chapter 6：TLSプロトコルによる通信 ・Chapter 7：暗号アルゴリズム ・Chapter 8：その他のプログラミング Part 3：TLSライブラリの構造 ・Chapter 9：wolfSSLライブラリの構成 ・Chapter 10：プロトコル処理 ・Chapter 11：暗号化処理 ・Chapter 12：プラットフォーム依存部 ・Appendix：wolfSSLプログラミングサポート機能とツール ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 コンパイラ定番の教科書、待望の改訂！ 『情報工学入門選書　コンパイラ』を見直し、新たに第2版として発行するものです。 プログラミングの基礎知識のある人を対象とし、「コンパイラを構成するアルゴリズムの理解」「コンパイラ作成支援（yacc、lex）ツールの理解」「コンパイラを自分で作成できる」を主たる目的としています。付録には、コンパイラの作成演習と実例を示しています。 第1章　言語処理系とは 第2章　形式言語と形式文法 第3章　字句解析 第4章　構文解析 第5章　型の検査と表管理 第6章　実行時環境 第7章　中間コード生成 第8章　目的コード生成 第9章　最適化とそのほかの話題 付録A　コンパイラ作成演習 付録B　サンプルコンパイラ 参考文献

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 誰にでも読みやすく。Clean Code を実践しよう Beyond the Basic Stuff with Python：Pythonプログラミングの入門・基本をマスターしたら次のステージへと踏み出そう！　パイソニック（Pythonic）なコードを書くことを学び、より優れたプログラマーになる手法を伝授します。 自分の書いたコードに自信を持てるプログラマーになろう ［誰にでも読みやすい 広く公開できるコードを書こう］ 本書ではきれいなコード（Clean Code）を書くために、コマンドライン、コード整形、型チェッカー、リンター、バージョン管理 などのその道のプロが利用しているツールを詳解し、Pythonプログラミングスキルを向上させる方法を学びます。 ［Clean Codeを実践するツールを活用できるようになろう］ 開発環境のセットアップ、変数の命名方法、読みやすさ向上のための最適な方法　を紹介します。 ［オブジェクト指向設計を理解し アルゴリズムを活用しよう］ コードの公開に必要となるドキュメントの作成や書式の統一、またパフォーマンスの測定、オブジェクト指向プログラミング、コーディングインタビューで一般的に使用されるオーダー記法（Big O）について説明します。 本書の後半では2つのコマンドラインのゲーム「ハノイの塔（ロジックパズル）」と「四目並べ（タイル落としゲーム）」を作りますが、書いたゲームのコードが本書の「最適な方法」でプログラミングされているかを確認してみましょう。 PART 1　基本準備から始めよう PART 2　Python に適した開発方法・ツール・テクニック PART 3　オブジェクト指向のPython

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 Pythonプログラミングを行いながら、ディープラーニングの技術を使った将棋AIを完成させていきます。 ディープラーニングフレームワークのPyTorchを活用し、Google Colabで動かしながら学びます。 本書には3つの目的があります。 1つの目的は、ディープラーニングを使用した将棋AIの仕組みを解説することです。ディープラーニングを使用した将棋AIは、従来型の将棋AIよりも特に序中盤での大局観に優れていると言われており、その疑問に答えます。 もう1つの目的は、実際に手を動かして将棋AIを実装してみることです。Pythonプログラミングを行いながら将棋AIを完成させます。 最後の目的は、強い将棋ソフトを創ることです。コンピュータ将棋の大会で優勝したGCT電竜を超えるような、より強い将棋AIを創る方法を解説していきます。 Part 1　導入編 第1章コンピュータ将棋について Part 2　理論編 第2章コンピュータ将棋のアルゴリズム 第3章ディープラーニングの基本 Part 3　実装編 第4章ディープラーニングフレームワーク 第5章Pythonで将棋AIを創る 第6章対局プログラムの実装 第7章GCT電竜を超える強い将棋AIを創る Part 4　発展編 第8章さらに強くするために

分散アプリ（dapp）の基本を学び、 実装したい人のための本格入門書 人工知能（AI）や機械学習に並び、現在注目されている技術の一つが ブロックチェーンであり、dapp（分散アプリ）です。 ICOやSTOといったトークンの基盤となる暗号通貨として FinTech分野で期待されるのみならず、 非中央集権的なWebであるWeb3.0時代における 世界的規模のコンピューティングプラットフォームとしても ブロックチェーンは注目されています。 そのため、現代のソフトウェアエンジニアにとって、 ブロックチェーンやブロックチェーン上で動作する dapps開発の知識は、避けて通れないものになってきています。 本書は、プログラマのためのブロックチェーンアプリ開発の入門書として、 ・ブロックチェーンの概念 ・開発環境 ・スマートコントラクト（仮想マシンで自動実行される 　ブロックチェーン上のプログラム） などの基礎を学びつつ、ゲームを中心に 現実的なアプリケーションを実装していきます。 具体的には、ビットコイン（Bitcoin）以降に登場し、 ユーザーが多く、dapps開発基盤のデファクトスタンダードとなっている イーサリアム（Ethereum）で、スマートコントラクト実装用の言語 「Solidity」を用いて、ゲームやアプリの開発を学んでいきます。 決して多すぎないページ数に凝縮された解説を読めば、 あなたもブロックチェーンアプリ開発の概観を掴むことができます。 本書を読むことで、ブロックチェーン上でできること、 できないことについて、現実的な、地に足の付いたセンスが得られるはずです。 また、特にゲーム開発者にとっては、乱数生成アルゴリズム、 データ隠蔽、ゲーム内経済やゲーム理論など、示唆に富む内容で 満ちており、他にはないユニークな一冊になっています。 さらに、実際にアプリを構築する段階で、 特に問題となりやすいのがセキュリティです。 さまざまな事件の原因となった脆弱性を取り上げながら、 気をつけなければならないポイントを複数の章にわたって解説しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQN（Deep Q-Network）という用語を目にする機会が増えています。本書は関連の概念を分かりやすく解説しつつ、Python＋PyTorchで「倒立振子課題」「迷路を解くプログラム」「ブロック崩しの攻略」を実装していきます。 第1章「強化学習の概要」では機械学習とその3分類（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）について紹介します。 第2章「迷路課題に強化学習を実装しよう」では、簡単な強化学習（方策勾配法、Sarsa、Q学習）のコードをひとつずつ実装しながら、強化学習のアルゴリズムと実装方法を理解します。迷路を最短ルートでゴールするよう強化学習させます。 第3章「倒立振子課題に強化学習を実装しよう」では、2章で学んだ強化学習の基本をより複雑な課題へ適用します。倒立振子とは、“ほうきを手のひらの上に立てる”遊びと同じ内容でその制御ルールを強化学習させます。Anacondaを用いたセットアップ方法も解説します。 第4章「Pytorchでディープラーニングを実装しよう」では、ディープラーニングの内容を理解し、PyTorchで実装します。ニューラルネットワークとディープラーニング発展の歴史、学習フェイズと推論フェイズについて解説。最後に手書き数字の画像を分類するMNIST課題を実装解説します。 第5章「深層強化学習DQNを実装しよう」では、強化学習にディープラーニングを組み合わせた“深層強化学習”を理解し、DQNを実装できるようにします。第3章の倒立振子課題に対してDQNを実装します。 第6章「深層強化学習の発展版を実装しよう」では、新しい深層強化学習の手法、Double-DQN、Dueling Network、Prioritized Experience Replay、そしてA3C、A2Cを理解し、実装できるようにします。 第7章「AWSのGPU環境でブロック崩しを実装しよう」では、ブロック崩しゲームを対象に深層強化学習のA2Cを実装します。実行環境としてAmazonのクラウドサービスAWSのGPU環境を使用する方法も解説します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【アルゴリズムの事例が盛り沢山!】 本書は、Pythonを使用してアルゴリズムを習得するための入門書です。ソート、サーチ、再帰、リスト、木、グラフといったアルゴリズムの基本から、連立方程式の解法、逆ポーランド記法、最短路問題、タートルグラフィックス、グラフ描画、パズルやゲームといった実用的な応用まで、豊富な例題を通してアルゴリズムを効率的に学ぶことができます。例題や練習問題は「Google Colaboratory」で動作するので、Webブラウザーがあればすぐに動作が確認可能です。 ■目次 ■第1章 ウォーミング・アップ 　　1-0 アルゴリズムとは 　　1-1 漸化式 　　1-2 写像 　　1-3 順位付け 　　1-4 ランダムな順列 　　1-5 モンテカルロ法 　　1-6 ユークリッドの互除法 　　1-7 エラトステネスのふるい ■第2章 数値計算 　　2-0 数値計算とは 　　2-1 乱数 　　2-2 数値積分 　　2-3 テイラー展開 　　2-4 非線形方程式の解法 　　2-5 補間 　　2-6 多桁計算 　　2-7 長いπ 　　2-8 連立方程式の解法 　　2-9 線形計画法 　　2-10 最小2乗法 ■第3章 ソートとサーチ 　　3-0 ソートとサーチとは 　　3-1 基本ソート 　　3-2 シェル・ソート 　　3-3 線形検索（リニアサーチ）と番兵 　　3-4 2分探索（バイナリサーチ） 　　3-5 マージ（併合） 　　3-6 文字列の照合（パターンマッチング） 　　3-7 文字列の置き換え（リプレイス） 　　3-8 ハッシュ ■第4章 再帰 　　4-0 再帰とは 　　4-1 再帰の簡単な例 　　4-2 再帰解と非再帰解 　　4-3 順列の生成 　　4-4 ハノイの塔 　　4-5 迷路 　　4-6 クイック・ソート ■第5章 データ構造 　　5-0 データ構造とは 　　5-1 スタック 　　5-2 キュー 　　5-3 データ構造としてのリスト 　　5-4 Pythonの言語仕様のリスト 　　5-5 双方向リスト 　　5-6 逆ポーランド記法 　　5-7 パージング 　　5-8 自己再編成探索 　　5-9 リストを用いたハッシュ ■第6章 木（tree） 　　6-0 木とは 　　6-1 2分探索木のリスト表現 　　6-2 2分探索木の作成 　　6-3 2分探索木の再帰的表現 　　6-4 2分探索木のトラバーサル 　　6-5 レベルごとのトラバーサル 　　6-6 ヒープ 　　6-7 ヒープ・ソート 　　6-8 式の木 　　6-9 知的データベース ■第7章 グラフ（graph） 　　7-0 グラフとは 　　7-1 グラフの探索（深さ優先探索） 　　7-2 グラフの探索（幅優先探索） 　　7-3 トポロジカル・ソート 　　7-4 Eulerの一筆書き 　　7-5 最短路問題 ■第8章 グラフィックス 　　8-0 ColabTurtle（タートルグラフィックス・ライブラリ） 　　8-1 forwardとleft 　　8-2 2次元座標変換 　　8-3 ジオメトリック・グラフィックス 　　8-4 3次元座標変換 　　8-5 立体モデル 　　8-6 3次元関数と隠線処理 　　8-7 リカーシブ・グラフィックスⅠ 　　8-8 リカーシブ・グラフィックスⅡ 　　8-9 いろいろなリカーシブ・グラフィックス 　　8-10 グラフィックス・ライブラリ（glib.py） 　　8-11 Matplotlibを使ったグラフの作成 　　8-12 Matplotlibを使った3D表示 ■第9章 パズル・ゲーム 　　9-1 魔方陣 　　9-2 戦略を持つじゃんけん 　　9-3 バックトラッキング 　　9-4 ダイナミック・プログラミング 　　9-5 万年暦で作るカレンダー 　　9-6 21を言ったら負けゲーム 　　9-7 迷路の作成と探索 ■著者プロフィール 河西朝雄：山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 量子コンピュータのしくみの説明は、「量子とは粒であり波である」「結果は観測するまで確定しない」など、直感的には想像がつかない説明がつきまといます。そんな難解なイメージのある量子コンピュータがいかにして計算しているのかを解説する本です。 本書では、量子コンピュータのうち、ソフトウェア（アルゴリズム）のしくみを扱っています。逆に、ハードやビジネス活用に関する話はしていません。また、量子力学にも触れません。そのかわり、高校数学（主に行列）の知識さえあれば、その延長で量子アルゴリズムを理解できるよう、ていねいに、たっぷり解説します。本書に出てくる計算のルールの解説からはじめるので、難しそうと感じるかたでも、ぜひ読んでみてください。この本を片手に、量子コンピュータの「頭の中」をのぞいてみましょう。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 2022/3/14からリフロー型から固定型にて配信し直す事になりました。 ゲーム機やスマホの七大人気ゲームを作りながら， アルゴリズムと開発方法をまるごと学べる！ 家庭用ゲーム機やスマホで人気のある7つのジャンルのゲームを取り上げ，それぞれのゲームを開発する際に必要な「アルゴリズム」を，かわいいイラストや図解を使ってわかりやすく解説した本です。ゲーム開発の基本となるプログラミングのアルゴリズムだけでなく，自キャラの操作やグラフィック表現，敵キャラの挙動など，「ゲームをより面白くする」アルゴリズムもたくさん紹介しているので，本書の内容を学ぶだけで本格的なゲーム開発に必要な知識をまるごと身に付けることができます。Unityなどの高機能ゲームエンジンでは隠されている基礎的なゲームプログラミング理論やコーディング技術を一から学ぶことができるので，ゲーム業界への就職・転職を目指す人にもお勧めの一冊です。 また，プログラムはJavaScriptで書かれているので，テキストエディタとWebブラウザがあればどこでも開発可能。Windows＆Macだけでなく，学校でよく使われているChromebookでも学習できます！ 【本書で作る7つのゲーム】 スカッシュゲーム 横スクロールシューティング 横スクロールアクション ボールアクション（引っ張りアクション） 落ち物パズル タワーディフェンス ロールプレイングゲーム（アイテム収集系）

実践的かつ具体的なサンプルで理解を促す ディープラーニングとAIのコアアルゴリズム 【本書の内容】 本書は Rishal Hurbans, "Grokking Artificial Intelligence Algorithms", Manning Publishing, 2021 の邦訳です。 ここ十数年のさまざまな進歩によって、想像をはるかに超 える規模の、人工知能へのハイウェイが整備されてきました。 本書は、そのハイウェイを高速で走行しながら、周囲の景色や走行時の注意事項、交通法 規を図や例題・演習などで理解を促します。 目的地は、AIのコアを形成するアルゴリズムの理解と構築です。 取り上げるアルゴリズムは、画像内のオブジェクトの識別やテキストの意味の解釈、不正 や異常を検知するパターン検索などを、効率よく・手際よく行う手法です。 とはいえ、それぞれを仔細に論じることはありません。かといって、大雑把な地図を広げ るだけでもありません。 本書はあくまでもAIに興味のある読者自身が走行するハイウェイの見どころと、有用なア イテムを提供するだけです。 アイテムのほとんどは高校レベルの代数学ですし、図を多用することで数式は極力排除し ています。Pythonが多少わかれば、すぐにでもハイウェイをぶっ飛ばせます！！ 【本書のポイント】 ・小難しい理屈をイタズラ描きのような図で解説 ・直観的にAIの問題と解決を把握できる ・理解を促すための演習問題 【読者が得られること】 ・人工知能を構成するアルゴリズムの理解 ・統計・分析／解析だけにとどまらない未来 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 これから必ずくる量子コンピューティングの時代に備えるためのバイブル 本書は、IT分野のプログラマやエンジニアを主な読者対象として、その方々にとって特に重要な量子コンピューティングの基礎をわかりやすく解説した書籍です。 量子コンピュータについては、多くの人がクラウド越しで実物に触れられるようになった今でも、物理の専門書から学ぶか、チュートリアルやハンズオンのウェブ記事を読んで勉強するかしかありません。これから量子の力をフル活用できる人や、量子情報の考え方を利用してコンピュータサイエンスをよくしていく人材が必要になるというのに、入門書と専門書の間には大きな隔たりがあります。 本書はこれから必ずくる量子コンピュータの時代で活躍されるであろうIT分野のプログラマやエンジニアの皆様にとって、特に知っておくべき概念をできる限り網羅しています。量子コンピュータの背景、その原理や応用についても高校数学で学んだ内容を起点に数式も示しつつ、しっかりと解説しています。 第1章　なぜ量子コンピュータ？ 第2章　量子コンピュータの基本 第3章　量子計算の基本パッケージ 第4章　量子アルゴリズム 第5章　NISQ量子アルゴリズム 第6章　量子コンピュータのエラー訂正 第7章　量子コンピュータのプログラミング 第8章　量子コンピュータのアーキテクチャ 第9章　量子コンピューティングでひらく未来

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 どう考えれば、よいプログラムを作れるのかの解 　データサイエンス時代の今、データ構造とアルゴリズムのセオリーを身に付けるのはデータ処理を行う多数のエンジニアにとって大切なことです。本書は、データ構造とアルゴリズムの普遍的な基礎を、Pythonによるプログラミングの実践を通して丁寧に解説するものです。 ※プログラム開発やデータサイエンスを視野に、主要なアルゴリズムをPythonで実装し、データの動きと該当コードを対比させ、しっかりと解説をしています。 ※例題で使用したサンプルプログラムをオーム社ホームページよりダウンロードできます。アルゴリズムの実際をすぐに体感できます。。 第1章　アルゴリズムをはじめる前に 第2章　準備 第3章　データ構造 第4章　ソートアルゴリズム 第5章　探索アルゴリズム 第6章　木構造 第7章　グラフアルゴリズム 第8章　その他の有用なアルゴリズム

【概要】 人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。 機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。 データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。 【読者対象】 人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者 現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍には付録DVDのデータは含んでおりません。電子書籍に記載のURLからPCでダウンロードしてお使い下さい。 プロのゲーム開発者秘伝・遊びのレシピ! バンダイナムコスタジオ開発陣による10種のオリジナルゲームを題材に、知っておくべき「ゲームのしくみ」を徹底解説。 簡単に始められるUnityとC#で、ゲームを作るために必要な遊びのアルゴリズムをマスターできます

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械語-それはコンピューターのコトバ。本書はコンピューターに興味のある一般の方を対象とした、楽しみながら学べるソフトウェア基礎の入門書です。データの数値化やアルゴリズムの話と共に、コンピューターのコトバ「機械語」の解説を行います。ある程度コンピューターを知っている人だと機械語は難しいものだというイメージがあるかもしれません。しかしコンピューターがどのように動作するかというイメージを掴むためには、実はこの機械語を見てみるのが一番の早道なのです!機械語の動作が理解できれば、その上で動く高級言語やOSなどの動作も非常に分かりやすくなります。本書を読むことで、「今まで何だかよく分からない箱」だったコンピューターが少しでも違ったように見えてくるようになるはずです。 【ご注意】 本書は2005年5月に刊行された『機械のコトバ』を元にした復刻版です。初版当時と大きく状況が変わった記事についてはコラムの形でコメントを追加していますが、基本的に書籍中の情報は、原著発行時のものですので、ご了承ください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングの基礎からはじめて、30日後にはウィンドウシステムを有する32bitマルチタスクOSをフルスクラッチで作り上げるという入門書。ビギナーでも無理なく作成できるようPCの仕組み・アセンブラ・Cの解説から始まり、試行錯誤を繰り返しながらアルゴリズムを学びつつ、たのしく自由な雰囲気でOSをゼロから構築していくという、他に類を見ない手法による、趣味と実用と学習を兼ね備えたOS作成の入門書です。【ご注意】本書の紙版にはCD-ROMが付属しておりましたが、電子版には付属しておりません。本書サポートサイトからデータをご入手ください。書籍中にCD-ROMに関する記述や解説がございますが、適宜読み替えをお願いいたします。 【構成】 [ゼロ日目]　開発を始める前に/[一日目]　PCの仕組みからアセンブラ入門まで/[二日目]　アセンブラ学習とMakefile入門/[三日目]　32ビットモード突入とC言語導入/[四日目]　C言語と画面表示の練習/[五日目]　構造体と文字表示とGDT/IDT初期化/[六日目]　分割コンパイルと割り込み処理/[七日目]　FIFOとマウス制御/[八日目]　マウス制御と32ビットモード切り替え/[九日目]　メモリ管理/[十日目]　重ね合わせ処理/[十一日目]　ついにウィンドウ/[十二日目]　タイマ-1/[十三日目]　タイマ-2/[十四日目]　高解像度・キー入力/[十五日目]　マルチタスク-1/[十六日目]　マルチタスク-2/[十七日目]　コンソール/[十八日目]　dirコマンド/[十九日目]　アプリケーション/[二十日目]　API/[二十一日目]　OSを守ろう/[二十二日目]　C言語でアプリケーションを作ろう/[二十三日目]　グラフィックいろいろ/[二十四日目]　ウィンドウ操作/[二十五日目]　コンソールを増やそう/[二十六日目]　ウィンドウ移動の高速化/[二十七日目]　LDTとライブラリ/[二十八日目]　ファイルと日本語表示/[二十九日目]　圧縮と簡単なアプリケーション/[三十日目]　高度なアプリケーション/[三十一日目]　開発を終えた後で

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 【ますます便利になったC++の機能を徹底解説！】 C++プログラマー必携の『C++ポケットリファレンス』がリニューアル！ 「逆引き形式で目的からすぐ探せる」「サンプルコードを見ながら具体的な実装のイメージがつかめる」という特徴はそのままに、C++23に対応しました。 信頼と安心の1冊です。 ■目次 ●CHAPTER1 C++とは ●CHAPTER2 基本文法 ●CHAPTER3 エラーハンドリング ●CHAPTER4 文字列 ●CHAPTER5 入出力 ●CHAPTER6 ユーティリティ ●CHAPTER7 コンテナとアルゴリズム ●CHAPTER8 スレッドと非同期 ●付録A ライブラリ ●付録B 言語拡張 ●付録C 開発環境 ■著者プロフィール ● 高橋 晶（たかはし あきら）：Preferred Networks所属。Boost C++ Librariesコントリビュータ。「新しい技術を、より多くのプロジェクトに積極的に取り入れてほしい」という願いから、C++とBoostに関する日本語情報を普及させるために、主にブログやコミュニティWebサイト（boostjp／cpprefjp）で活動している。C++ MIXというオフライン勉強会も主催している。【著書】『C++ テンプレートテクニック』（SB クリエイティブ）、『プログラミングの魔導書 Vol.1 & 3』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://faithandbrave.github.io/ ● 安藤敏彦（あんどう としひこ）：フリープログラマ。初めてのC++との出会いは（たぶん）Borland C++。プログラミングのコミュニティやインターネット上で知り合ったC++のエキスパートたちに刺激を受け、それ以前よりC++への興味がさらに増した。その縁もあってこれまでに『C++ テンプレートテクニック』『ストラウストラップのプログラミング入門』のレビュワーとして、C++に関する書籍と関わってきた。長く組込系でCやC++を使用していたが、紆余曲折を経て現在はPHPerになった。現在でも、気になることがあるとWandboxなどで短いC++コードを書いている。 ● 一戸優介（いちのへ ゆうすけ）：株式会社オプティム所属。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015年）。学生の頃にWindowsアプリケーション作成のためActiveBasicに次いでC++を学び、その甲斐あってか、現職でも主にC++でアプリケーションを作成する役を任される。プライベートでもC++を使い、ブログや勉強会などで情報を発信し、少しでもC++の情報が充実すればと微力ながら努力している。C++を始めたきっかけは「猫でもわかる……」のWeb サイトでC言語編の次にC++編が並んでいたことから。【著書】『プログラミングの魔導書 Vol.1』（ロングゲート）【プロフィールページ】https://dev.activebasic.com/egtra2nd/about.html ● 楠田真矢（くすだ まさや）：プログラマー。学生の頃にC++を使い始め、プログラミングの楽しさに熱中し、そのままプログラマーとして働き始める。趣味では主に自分用のツールを開発している。【プロフィールページ】https://www.nyaocat.jp ● 湯朝剛介（ゆあさ こうすけ）：株式会社LabBase所属。プログラマのアルバイトでC++を本格的に始めた。初めはC++がよくわからなかったが、SNS で共著者を含むC++ 界隈の人たちと交流し、その技術に触れるうちに、よりC++らしいコードを書く喜びを知る。Sapporo.cppという札幌のC++コミュニティにも参加し、C++の面白さを広める活動もしていた。最近はRust やTypeScript なども触りつつ、C++ のさらなる進化を楽しみにしている。Microsoft MVP for Visual C++受賞（2015年）。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習を用いた新規分子構造の生成や最適化にまつわる技術について，基礎理論から実装まで一気通貫して解説 　本書は，機械学習の初学者であっても分子構造の生成モデルや分子構造の最適化手法を理解できるように，機械学習の基礎から分子構造の生成モデルや最適化手法にいたるまでを体系的にまとめた書籍です． 　さらに，機械学習に関する技術はプログラミングを通じて実践することでより理解が深まるものであるため，数理的な内容だけではなく，Pythonによる実装を織り交ぜて説明しています．分子構造の生成モデルや最適化手法に関する基礎知識を得ることができるだけでなく，それらを実践に活かすところまで習得できます． 　また，分子構造を取り扱うための手法や，特有の事情についても詳しく説明していますので，機械学習の研究者が分子構造を取り扱った研究を始めたい場合にも参考になります． 〈このような方におすすめ〉 材料設計、創薬に携わる技術者、研究者および学生 分子生成モデルへの応用を目指す機械学習の技術者、研究者および学生 〈目次〉 第1章　分子生成モデルと分子最適化 1.1　分子最適化 1.2　分子生成に関する問題設定 1.3　分子生成モデルの構成要素 1.4　本書の構成 1.5　記　法 1.6　プログラミング環境 第2章　分子データの表現 2.1　分子のグラフ表現 2.2　SMILES 2.3　SELFIES 2.4　分子記述子 2.5　フィンガープリント 第3章　教師あり学習を用いた物性値予測 3.1　教師あり学習 3.2　経験損失最小化にもとづく教師あり学習 3.3　予測分布 3.4　ニューラルネットワーク 3.5　最適化アルゴリズム 3.6　評　価 3.7　過剰適合と正則化 3.8　グラフニューラルネットワーク 3.9　モデルの適用範囲 3.10 予測器の実装例・実行例 第4章　系列モデルを用いた分子生成 4.1　系列モデル 4.2　系列モデルを用いた分子生成モデル 第5章　変分オートエンコーダを用いた分子生成 5.1　変分ベイズ法 5.2　変分オートエンコーダ 5.3　変分オートエンコーダを用いた分子生成モデル 第6章　分子生成モデルを用いた分子最適化 6.1　分子最適化問題とその難しさ 6.2　分子最適化問題の連続最適化問題への変換 6.3　ベイズ最適化を用いた分子最適化 6.4　ベイズ最適化を用いた分子最適化アルゴリズム 第7章　強化学習を用いた分子生成モデルと分子最適化 7.1　強化学習の定式化 7.2　分子最適化の強化学習としての定式化 7.3　方策勾配法 7.4　オフライン強化学習 7.5　SMILES-LSTMを方策とした方策最適化 第8章　発展的な分子生成モデル 8.1　原子団を組み合わせる分子生成 8.2　分子骨格を用いた分子生成 8.3　生成モデルの評価手法 付 録　正規分布にかかわる公式 A.1　モーメント母関数 A.2　線形結合 A.3　条件付き確率

【ChatGPTをソフトウェア開発で活用しよう！】 ChatGPTに一番相性がいいのは、ソフトウェア開発かもしれません。コンピュータのことはコンピュータに聞くのがいい！ 「ソフトウェア開発にChatGPTは使えるのか？」エンジニアならば誰しも考える疑問です。本書は、ベテラン技術者が真正面からChatGPTにあたり、その性能をさまざまな点から検証しいきます。Officeなどのドキュメントの自動生成だけでなく、ソフトウェア設計やテスト、リファクタリングで活用など目からうろこの活用術を解説。 単に質問に答える人工知能ではありません。開発の仲間としてChatGPTを使う方法を紹介します。 ■こんな方におすすめ AIのソフトウェア活用を検討しているプログラマー。ChatGPTの活用を考えているエンジニアなど。 ■目次 ●第1章 ChatGPTで何ができる？なぜできる？ 　　1-1 ChatGPTで何ができる？ 　　1-2 なぜそんなことができるのか？ ●第2章 プログラミングでの活用 　　2-1 自動コード作成 　　2-2 エラー対策 　　2-3 クラス化について 　　2-4 状態遷移表でコードを生成 　　2-5 デザインパターンを提案してもらう 　　2-6 アルゴリズムを提案してもらう 　　2-7 段階的積み上げ手法 　　2-8 コードの変換 　　2-9 付記：テストケースの注意点 ●第3章 リファクタリングでの活用 　　3-1 隙間時間でお気軽リファクタリング 　　3-2 コメントとドキュメンテーション 　　3-3 セキュリティの脆弱性チェック 　　3-4 例外処理と論理完全性の改善 ●第4章 ドキュメントの自動生成 　　4-1 PowerPointのスライドを自動作成 　　4-2 Wordドキュメントの自動作成 　　4-3 Excelと連携しドキュメントを自動作成 　　4-4 diagramsを使ってクラウド図を作成 　　4-5 dbdiagram.ioでER図を作成する ●第5章 各種開発手法の提案 　　5-1 DDDによる設計と実装 　　5-2 TDDによるテストからの実装 　　5-3 ChatGPTとソフトウェア開発のアプローチ ●第6章 学習プロセスでの活用 　　6-1 分野別の学習 　　6-2 プログラミング言語の学習 　　6-3 ChatGPTは学習を加速する ●第7章 ChatGPT APIを活用する 　　7-1 最も基本的な使い方 　　7-2 要約をしながら文脈をつなげていく 　　7-3 社内データベースに日本語で問い合わせる 　　7-4 社内データベースと連携してユーザーサポートをする ●第8章 ChatGPTで長文データを扱う 　　8-1 LlmaIndexで長文データを扱う 　　8-2 LangChainで長文データを扱う ●第9章 長文をChatGPTで扱うコツ 　　9-1 LangChainの仕組みとは 　　9-2 Chainsでタスクをつなげる 　　9-3 Chainsによるチャットボットの例 　　9-4 Agentによるコードの実行 　　9-5 Agentによる判断・実行・プロセスの自動化 　　9-6 AgentによるChatボットの最終形 ■著者プロフィール 小野哲：ソフトウェア開発歴40年を超えるプロ技術者。技術評論社では『逆算式SQL教科書』『最新図解 データベースのすべて』『3ステップで学ぶOracle入門』など書籍がある。そのほかに『現場で使えるSQL』（翔泳社）など。ウェブアプリからデータベースまで幅広い知見と技術を持ち、最近ではPythonでアプリ開発を請け負う。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 チューニングを自動化するブラックボックス最適化について詳説 　本書は，機械学習に欠かせないハイパーパラメータ調整（チューニング）を自動化するブラックボックス最適化について一からわかりやすく，そして，詳しく説明した書籍です．合わせて，Python言語上で動作するフレームワーク“Optuna”によるブラックボックス最適化の実行を，Optunaの開発者ら自ら詳しく説明しており，基礎を理解しながら実践に即した知識を身につけることができます． 　いまや機械学習は多種多様な応用が広く図られており，技術者／研究者，学生全般にとって必修といえるスキルになっていますが，その際に手間を要するのが，ハイパーパラメータ調整です．特に，深層学習（ディープラーニング）では，ハイパーパラメータの数が多い傾向があるうえに，その調整が性能を大きく左右するといわれています．多くの技術者が，これにかなりの時間が費やされてしまっているのが実情です．ブラックボックス最適化は汎用性も高く，機械学習のハイパーパラメータ調整に限らず，工学や日常生活にかかわる多くのことを最適化できます．例えば，本書ではミドルウェアのパフォーマンス調整や，お菓子のレシピ作成にブラックボックス最適化を応用する方法も紹介しています． 　ハイパーパラメータ調整の手間を大幅に削減するブラックボックス最適化とそのPythonベースのフレームワークOptunaについて，応用例からアルゴリズムまでを一からわかりやすく説明した書籍です．機械学習に留まらず，科学技術のあらゆる分野で登場するブラックボックス最適化に入門するにあたって最適な書籍です． CHAPTER 1　ブラックボックス最適化の基礎 1.1　ブラックボックス最適化とは？ 1.2　目的関数と最適化 1.3　グリッドサーチとランダムサーチ 1.4　SMBO 1.5　ブラックボックス最適化の利用対象 CHAPTER 2　はじめてのOptuna 2.1　環境構築 2.2　簡単な数式の最適化 2.3　機械学習のハイパーパラメータのOptunaによる最適化 CHAPTER 3　Optunaを使いこなす 3.1　多目的最適化 3.2　制約付き最適化 3.3　可視化機能を用いた探索空間の調整 3.4　探索点の手動指定 3.5　分散並列最適化 3.6　サンプラーの選択 3.7　枝刈り CHAPTER 4　ブラックボックス最適化の応用例 4.1　機械学習のハイパーパラメータの最適化：音声認識ソフトウェアMozilla DeepSpeech 4.2　パイプラインフレームワークとハイパーパラメータ最適化 4.3　継続的なモデル改善でのOptunaの使い方 4.4　オンライン広告入札システムの実行環境の最適化 4.5　クッキーレシピの最適化 4.6　ニューラルアーキテクチャサーチ CHAPTER 5　Optunaの最適化の仕組み 5.1　Optunaの柔軟なインタフェース 5.2　独立サンプリング 5.3　独立サンプリングの課題 5.4　同時サンプリング 5.5　パラメータ選択の全体像 CHAPTER 6　ブラックボックス最適化のアルゴリズム 6.1　探索点選択における共通の枠組 6.2　単目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.3　多目的最適化における探索点選択のアルゴリズム 6.4　探索点選択アルゴリズムの使い分け

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 人と自然にコミュニケーションするAI，ロボットを設計するための入門書． コグニティブインタラクションは，従来の認知科学や情報科学だけではなしえていない，「状況に応じて，人と自然に，かつ持続的にインタラクションが可能な人工物を設計するための基礎理論」です．本書は，その入門書です． AIやロボットが人の社会生活にとけこむためには，人と協調行動をとれなければいけません．それには，コミュニケーション，つまり，意思疎通の能力が欠かせません．しかし，言語によるコミュニケーションよりも，非言語情報によるインタラクションのほうが重要になることがよくあります．相手が人であれ，動物であれ，AIやロボットなどの人工物であれ，人は相手の意図や欲求などの心的状況を読み取り，それに適応した行動をとるという，コグニティブ（認知的）インタラクションを繰り返すことで，円滑に対話を行っていると考えられるからです． 第1章では，人とAIのインタラクションについて，人どうしのインタラクションや人と動物のインタラクションをベースに考える枠組を説明しています．第2章では，インタラクションを分析していくための概念や方法を説明しています．続く第3章では，取得したデータをモデルベースで分析するために必要な，データの表現方法について説明しています．最後の第4章では，第3章までに学んだ基礎的な概念や方法を用いて，実際にどのようなインタラクションの分析が可能なのかを，これまでの事例の中から特に興味深いものに絞って説明しています． 本書を読むことで，人どうし，あるいは人と動物の間のインタラクションで起きていることを理解するためだけでなく，人と自然にコミュニケーションするAI，ロボット，そのほかの人工物を設計するための基本がわかります． 序章　「コグニティブインタラクション」とは 第１章　インタラクションの重要性と認知モデリング 　1.1　人と人工物のインタラクション 　1.2　コミュニケーションとインタラクション 　1.3　AIとインタラクション 　1.4　インタラクションのための認知モデリング 　1.5　他者モデルのモデリング 第２章　インタラクション分析の基礎 　2.1　仮説を立てる徴 　2.2　仮説検証のための実験デザイン 　2.3　分析データの扱い 　2.4　インタラクションの基本的な時系列モデル 　2.5　時系列データの因果関係の分析モデル 　2.6　強化学習モデルによるインタラクション解析態 第３章　データの定量的表現と変数 　3.1　表情と視線にかかわる変数 　3.2　身体運動と空間配置にかかわる変数 　3.3　音声言語にかかわる変数 　3.4　人以外において重要な変数 　3.5　動画像処理 　3.6　装着型デバイスによる身体動作計測 　3.7　音韻情報と韻律情報の計測処理 　3.8　生理指標の計測 第４章　インタラクション分析の実際とポイント 　4.1　相手が何をしようとしているのかを理解する 　4.2　みんなは何をしようとしているのかを考える 　4.3　人‐動物インタラクション 　4.4　人‐人工物インタラクション Column 　0.1　認知的インタラクションデザイン学 　1.1　インタラクションにおける相互適応学習 　1.2　社会脳仮説と心の理論 　1.3　ヒューリスティックとアルゴリズム 　1.4　適応認知における認知バイアス 　2.1　 相談の成否を決める隠れ状態の推定（二者間インタラクションの時系列分析） 　2.2　鹿狩りゲームと読みの深さ 　3.1　音声に含まれる個人性と生成・識別モデル 　3.2　複数ロボットの発話の重なりによって創発する空間の知覚 　3.3　ヘッドマウントディスプレイ（HMD） 　3.4　アバターの情動表現と仮想空間の文脈理解 　4.1　ロボットを介した人‐人インタラクションの分析 　4.2　人‐ウマインタラクションにおける人馬一体感とは 　4.3　ウマの歩法変化の計測と解析方法 　4.4　電動車いすを使った応答性と鋭敏性に関する実験 　4.5　ユーザの信頼を誘発する商品推薦エージェントのデザイン 　4.6　人とAIの間にリーダ‐フォロワ関係は成立するか

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習による異常検知の基本と応用がわかる！ 本書では、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説します。読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習アルゴリズムの基本から解説していきます。 機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。そういった基礎から入りつつ、時系列データを分析する際の手法と注意点（第3章）や、深層学習を用いた応用例（第4章）といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。 機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、Pythonのコードが付いています。 自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。 ＜本書の特徴＞ ・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。 ・基本だけでなく、時系列データに対する異常検知の考えかた（第3章）や、深層学習による応用（第4章）を学ぶことができます。 ・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。 第0章　機械学習と異常検知 第1章　機械学習と統計解析の基本モデル 第2章　非時系列データにおける異常検知 第3章　時系列データにおける異常検知 第4章　深層学習による異常検知

量子コンピューティングに関する基礎理論の全体像 【本書の内容】 本書は、量子ビットを使用したコンピューティングの数学的構造をわかりやすく紹介しています。 解説を単純化すると、量子状態に実際の係数のみを使用することで、位相の複雑さを軽減し、 初学者にもイメージしやすくしています。 一読すれば、すぐにでも量子コンピュータのエキスパートに近づけるという書籍ではありませんが、 量子コンピュータを形作る数学・物理学、アルゴリズム、論理回路など、多方面のアイデアと、 その源泉に触れることができます。 そのため、読者が直感的に理解している分野に関しては、その厳密なバックボーンを提供し、 理解の促進（あるいは取っ掛かり）が得られるはずです。 本書は、「なんとなく」や「話のタネ的に」ではなく、 量子コンピュータをベースに世界を構築したい人たちのための、最初の一冊です。 本書は "Quantum Computing for Everyone" Chris Bernhardt The MIT Press Cambridge の翻訳です。 【本書のポイント】 ・スピンやキュービット、スイッチなどの厳密な解説 ・もつれ状態の構築実際の係数を使用して説明 ・論理回路とユニバーサルゲートの構築法 ・NP問題に適応する量子アルゴリズムの構築 【読者が得られること】 ・量子コンピュータに必要な数学的背景 ・80年代から続くアイデアの整理と展望 ・高次コンピュータサイエンスの理解 【対象読者】 ・理工学部学生 ・量子コンピュータをターゲットとするエンジニア ・量子コンピュータ科学者 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 マンパワーでは不可能な大量のデータ処理と自由曲面を含む3次元形状をアルゴリズムにより生成し、パラメーターを操作してシミュレーションを行い、デザインの意思決定を行う手法は、「コンピュテーショナルデザイン」とも「アルゴリズミックデザイン」とも呼ばれ、新しい潮流としてここ数年、世界および日本において飛躍的に広がりつつあります。 なかでも、有効なツールとして普及しているもののひとつが、このGrasshopperです。 また、GrasshopperのプラットフォームであるRhinocerosは、現存する3次元デジタルデザインツールの中ではNURSBという幾何表現が最大限に実現できるモデラーで、知性と感性を駆使して素晴らしい形状表現をデジタルモデルとして生み出すことができます。 さらに、Grasshopperというインテリジェントな支援ツールを得ることにより、膨大な量のシミュレーションが行え、従来の発想方法では不可能だったアイデア領域の拡大、効率化、意思決定を桁違いのレベルで行うことを実現します。 そこで、本書は、「Rhinoの基本は理解しているが、Grasshopperに触れるのは初めて」というユーザを対象に、Grasshopperの基本操作から、コンピュテーショナルモデリングの基礎知識、Grasshopperを利用したデザインとモデリングの演習など、Grasshopperに絞り込んで徹底的に解説します。

数値計算に最適なソフトウェアFortran 95の基礎から実践までの知識がこの1冊で身に付く！本書はFortran文法とプログラムの書き方を解説した基礎編，さまざまな数値計算法を解説した実践編の2部構成になっています。「第I部 Fortran 基礎編」では，Fortranプログラミングの基本から，汎用性の高い便利な文法や配列計算式など，幅広く解説してあります。「第II部 Fortran 実践編」では，さまざまな数値計算法を題材にした例題を豊富に収録。例題にはそれぞれ解答プログラム例を示し，数値計算アルゴリズムについて詳細に解説してあります。初歩的なものから実用的なものまで，数多くの数値計算アルゴリズムが本書1冊に収録されています。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人より強い“将棋プログラム”を作ろう 2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁でAlphaGoがトップ棋士に勝利しました。そこで使われた手法がディープラーニングです。 AlphaGoは局面を「画像」として認識し、打ち手の確率と局面の勝率を予測することで、次の打ち手を決めています。画像とはどのようなものか、次の打ち手をどうやって決めるのか？AlphaGoの論文をヒントに、ディープラーニングを使い棋譜を学習した将棋AIの開発を行います。強化学習のみでトップレベルの強さを持つAlphaZeroの手法も取り入れています。 ［導入編］では、コンピュータ将棋の歴史とディープラーニングの関係、コンピュータ将棋の大会の概要を紹介します。 ［理論編］では、従来のコンピュータ将棋のアルゴリズム、コンピュータ囲碁で用いられているモンテカルロ木探索とAlphaGoがどのようにディープラーニングを応用したか。基礎的な知識について解説しつつ、これらを将棋AIに応用する方法について述べます。 ［実践編］では、ディープラーニングを使った以下の３つの将棋AIについて、PythonとChainerで実装していきます。 方策ネットワーク（policy network）を使って指し手の予測のみでプレイするAI 価値ネットワーク（value network）を使って1手探索を行うAI 方策ネットワークと価値ネットワークを使ってモンテカルロ木探索を行うAI 最後に、より強い将棋AIを作りたいという方のために、ヒントとなる情報を紹介します。

本書は、LightGBMやXGBoostなどに代表されるアンサンブル学習のアルゴリズムをPython 3でゼロから実装することで、その仕組みや原理を学べる1冊です。 <序文より抜粋> ビッグデータを解析するための機械学習アルゴリズムとしては、ディープラーニング、つまりニューラルネットワークの他にも、ベイズ分類器や決定木、それにそれらを組み合わせた「アンサンブル学習」アルゴリズムなど、さまざまな種類があり、データやその利用シーンに応じて適切なものを選択しなければ、その威力を発揮させることはできません。実際、海外のデータコンペティションにおいてはLightGBMなどのアルゴリズムがよく利用されますが、それは勾配ブースティングアルゴリズムの一種であり、「アンサンブル学習」アルゴリズムの1つです。 そうした「アンサンブル学習」アルゴリズムは強力な分析力を提供してくれますが、それらを正しく使いこなし、最大限の性能を引き出すためには、アルゴリズムの詳細についての理解が欠かせません。そして、どのようなアルゴリズムについても、その手法を最もよく理解できる学習手段は、そのアルゴリズムを実際に一からプログラミングしてみることなのです。 そうした「アンサンブル学習」と呼ばれる手法について、最も基礎的な部分から解説し、実際にコードを作成しながらその動作原理を学ぶ、というの本書の目的となります。 そして本書では、Python言語を使用して、複数のアンサンブル学習アルゴリズムを、完全に一からスクラッチで制作します。数式でアルゴリズムを理解するのではなく、実際に一からプログラムを書き、コードに触れることで得られる知識は、実際のデータ解析における問題解決能力を大きく養ってくれるはずです。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は、カラー画像やDepthデータ、Bodyデータの使い方、音声データ・方向の取得方法、顔の位置・表情の検出、詳細な顔モデルの解析、3DスキャンのKinectFusion、ジェスチャーの認識方法や音声認識等について解説します。また、センサーの性能を分析し、独自処理を実装することで、Kinectを高性能化します。v2に搭載されるとアナウンスされつつ、最終的にサポート外となった心拍の取得を独自アルゴリズムで実装します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 はじめに 第1部　遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 1　GA の解説を兼ねて，式の因数分解を解いてみよう Chapter 2　ゲームで勝つ方法 Chapter 3　隣り合ったものは別の色で――グラフ彩色 Chapter 4　これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？ ――Vehicle Routing Problem 第2部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 5　GPの解説を兼ねて，どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう Chapter 6　うるう年の判定は4年ごと!? Chapter 7　多くのデータから「なぜ」を見出そう――データマイニング Chapter 8　GPにもっと意味を――型付きGPフレームワーク Chapter 9　多くのデータから意味を探ろう――改良した動物分類 Chapter 10　数値データを含んだ分類――あやめの分類 第3部　付録：カオスと予測 Chapter 11　カオスを利用した予測の可能性について 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 第1章 はじめに 第2章 遺伝的アルゴリズム概説 第3章 山登りをさせてみよう 第4章 できるだけ近道をしてみよう 第5章 最短手順を発見してみよう 第6章 迷路からの脱出 第7章 神になったつもり 第8章 最適スケジュールはたてられるかな おまけの章 進化をシミュレートしてみる ダウンロードサービスのご利用について 用語解説 参考文献 あとがき 索引

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 はじめに 第1部　オブジェクト指向とフレームワーク Chapter 1　オブジェクト指向理解のポイント Chapter 2　C++超入門 Chapter 3　オブジェクト指向分析・設計超入門 Chapter 4　フレームワークは快適な乗り物 Chapter 5　GAフレームワークの構造 Chapter 6　GPフレームワークの構造 第2部 遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 7　どの順序で作ろうか？ Chapter 8　時間割は奥深い Chapter 9　後片づけはむずかしい！？ Chapter 10　遊びじゃないスケジュール 第3部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 11　まずは多数決をとってみよう Chapter 12　この次にくる数はなんだろう Chapter 13　体積の差がわかるかい Chapter 14　人工蟻を進化させる Chapter 15　倉庫番はつらいかも 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 プログラミングの世界で、数学の定理や公式に相当するものがアルゴリズムです。本書ではπの計算や文字列の検索、迷路の解法などのプログラムをC言語で作成して基本的アルゴリズムを習得していきます。 ■目次 第1章 ウォーミング・アップ 第2章 数値計算 第3章 ソートとサーチ 第4章 再帰 第5章 データ構造 第6章 木（tree） 第7章 グラフ（graph） 第8章 グラフィックス 第9章 パズル・ゲーム ■著者プロフィール 河西朝雄：長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。主な著書：「C言語用語辞典」（ナツメ社）「Javaによるはじめてのアルゴリズム入門」「原理がわかるプログラムの法則」（技術評論社）など

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 疑似言語部分を，新基本情報技術者の疑似言語仕様に刷新しました。 基本的なアルゴリズムを紹介し，その説明を通してアルゴリズムを作成する能力，トレースをする能力の育成をサポートします！ 【本書の特長】 ・アルゴリズムの理解を深めるために，擬似言語の流れを分かりやすく説明しています。 ・見ただけで内容が理解できるように，アルゴリズムの流れを，図表で解説しています。 ・これから実務でプログラミングを初めて学ぶ方にも，読みやすい構成（基礎編・応用編）となっています。 ・テキストを読んで終わりではなく，アウトプットして知識の確認ができるよう，各章の章末には，その章で学習した基本的な知識を活かした問題を掲載。実践的なスキルを身につけることができます。 【目次】 基礎編_第1部 第1章　アルゴリズムの基本 1. アルゴリズムとは？ 2. アルゴリズムの表し方 3. 変数の意味と必要性 4. 繰返し処理 5. アルゴリズムを考えるときの三つのポイント 6. 配列処理と繰返し 7. 2次元配列と二重ループ ● 章末問題 第2章　探索アルゴリズム 1. 逐次探索 2. 2分探索 ● 章末問題 第3章　整列アルゴリズム 1. 整列処理の概要 2. 交換法（バブルソート） 3. 選択法 4. 挿入法 ● 章末問題 第4章　データ構造 1. データ構造とは 2. リスト 3. スタック 4. キュー 5. 木 ● 章末問題 応用編_第1部 第1章　文字列処理 1. 文字列の探索 2. 文字列の置換 3. 文字列の挿入 ● 章末問題 第2章　再帰アルゴリズム 1. 階乗の計算 2. 木の探索アルゴリズム 3. クイックソート ● 章末問題 第3章　数値計算のアルゴリズム 1. 素数 2. 最大公約数 3. 行列の演算 4. ニュートン法 ● 章末問題 第4章　ファイル処理のアルゴリズム 1. ファイル処理の概要 2. グループトータル（集計処理） 3. マッチング（突合せ処理） 4. マージ（併合処理） ● 章末問題 付録 研究1 挿入法のアルゴリズムについて 研究2 2分探索と計算量について 研究3 クイックソートのアルゴリズムについて 擬似言語の記述形式と補足説明 流れ図記号（JIS X 0121-1986） 構造化チャート

★この本を買わずして何を買う！！★ 競技プログラミング経験が豊富な著者が、「アルゴリズムを自分の道具としたい」という読者に向けて執筆。入門書を標榜しながら、AtCoderの例題、C++のコードが充実。入門書であり実践書でもある、生涯役立つテキストを目指した。 【推薦の言葉】 プログラムが「書ける」ことと、効率の良い結果を得ることには大分ギャップがある。本書は、どのようにすれば効率のよい結果が得られるか？　すなわちどのようなアルゴリズムを採用すればよいか？　という点に対して、幅広くかつ明快に解説している。 また本書は、アルゴリズム初心者に対して、アルゴリズムへの興味を惹かれるように記述されている。アルゴリズム上級者への初めの一歩には最適であろう。 ――河原林健一（国立情報学研究所副所長） 【全体を通して、アルゴリズムの設計技法を重視した構成】 まず、1、2章でアルゴリズムと計算量について概観します。そして、3～7章が、早くも本書のメインパートといえる部分であり、「アルゴリズムの設計技法」について詳しく解説します。これらの設計技法に関する話題は、多くの書籍では、最後の方で簡単に説明しています。しかし本書は、現実世界の問題を解決するための実践的なアルゴリズム設計技法の鍛錬を目指しています。そこで、アルゴリズム設計技法について前半で詳しく解説する構成としました。そして、これらの設計技法が後半の章でも随所に使われていくことを示していきます。 その後、8～11章では、設計したアルゴリズムを効果的に実現するうえで重要となるデータ構造を解説します。データ構造について学ぶことで、アルゴリズムの計算量を改善したり、また、C++やPythonなどで提供されている標準ライブラリの仕組みを理解して、それらを有効に活用したりすることができるようになります。 そしていったん、12章でソートアルゴリズムについての話題を挟んだ後に、13～16章でグラフアルゴリズムについて解説します。グラフは、非常に強力な数理科学的ツールです。多くの問題は、グラフに関する問題として定式化することで、見通しよく扱うことができるようになります。また、グラフアルゴリズムを設計するとき、3～7章で学ぶ設計技法や、8～11章で学ぶデータ構造が随所で活躍します。 最後に、17章で PとNPに関する話題を解説し、世の中には「効率的に解くアルゴリズムを設計することができそうにない難問」が多数あることを見ます。18章で、これらの難問に取り組むための方法論をまとめます。ここでも、動的計画法 (5章) や貪欲法 (7章) といった設計技法が活躍します。

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「平均」という観点から強化学習の基本が理解できる！ AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、強化学習や深層強化学習はさまざまな分野から注目を集めています。しかし、専門書では難解な専門用語や数式が多用されるため、初学者にとってはハードルが高い状態が続いていました。 本書は、そのハードルの高さを解消することを目的に制作されました。平均という初歩的な数学を使うことで、「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本をわかりやすく解説します。 また、各アルゴリズムについては、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」のいずれかを用いて、比較しやすい状態で解説します。そのため、各アルゴリズムの特徴や差異がわかりやすくなっています。さらに、中核的なアルゴリズムについては、PythonとMATLABの2種類のコードを、オーム社と著者のWebサイト、およびGithubで配布します。配布コードを実行することで、「原理→数式→プログラム」という一連の流れを直感的に把握できます。 【本書の特徴】 ・難解な強化学習の原理を、中高生にもなじみ深い「平均値の計算」という観点からわかりやすく解説します。 ・さまざまなアルゴリズムを、共通する例題を用いて特徴がわかりやすいように比較します。 ・PythonとMATLAB、2種類のコードを配布します。 ※Pythonのバージョンは3です。 第1章　平均から学ぶ強化学習の基本概念 第2章　各アルゴリズムの特徴と応用 第3章　関数近似手法 第4章　深層強化学習の原理と手法

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！ ▼この本の特徴 　本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。 　この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。 ▼この本の構成 本書は二部構成です。 第Ⅰ部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。 第Ⅱ部はケーススタディです。 実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。 学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。 ▼第1版からの変更箇所 ・5章（車両の配送計画） 問題の理解を助けるために挿絵・最適化結果の可視化を増やし、実装プログラムの解説を充実させました。また、最適化に登場する部品の列挙アルゴリズムについては、計算速度よりも理解しやすさを優先したものに差し替えました。 ・6章（数理最適化APIとWebアプリケーションの開発）にFastAPIやStreamlitの記述を追加 PythonのWebアプリケーション開発のフレームワークであるFlaskに加え、人気のFastAPIやデータサイエンティストでも簡単にWebアプリケーションが開発できるStreamlitについて追記しました。 ・7章（商品推薦のための興味のスコアリング）行列表現に関する説明の調整 簡単な数理最適化問題の行列表現から解説を行い、段階を踏んで理解できるようにしました。さらに、ソースコードの解説を追記することで、プログラムにおける行列の扱い方を理解しやすくなりました。 ▼このような方におすすめ ◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方 ◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン（エンジニア・マーケター・リサーチャーなど） ◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生 ◎ データサイエンティストを志す方 第Ⅰ部　数理最適化チュートリアル 　第1章　数理モデルとは 　第2章　Python数理最適化チュートリアル 第Ⅱ部　数理最適化のケーススタディ 　第3章　学校のクラス編成 　第4章　割引クーポンキャンペーンの効果最大化 　第5章　最小コストで行う輸送車両の配送計画 　第6章　数理最適化APIとWebアプリケーションの開発 　第7章　商品推薦のための興味のスコアリング Appendix　メソッド・関数早見表

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 豊富な練習問題でJavaScriptをしっかり身につける 本書はJavaScriptによるプログラミングの入門書です。JavaScriptは、パソコンさえあればGoogle Chromeなどのウェブブラウザとメモ帳を使って今日からでも始められます。本書では、Google Chrome上にメッセージをだしたり、画像を表示したりすることからはじめ、分岐や繰り返しといったプログラミングの基本的な概念、タイマーを使った処理などを解説していきます。最後の章では小さなWebサイトを作ってみることで、JavaScriptの基本を一通り学びます。 ◯本書のポイント1 「プログラミング力が身につく練習問題を豊富に掲載」 プログラミングの勉強は自分でプログラムを書いてみることが一番です。考え方や文法をある程度理解しても、いざ目的を設定してプログラムを書こうとしたとき、どこから手を付けていいのかとなりがちです。そこで本書は練習問題を豊富に掲載し、問題を解くことで読者のプログラミング力が自然と身につくようになっています。 ◯本書のポイント2 「JavaScriptに限定されないプログラミングの考え方を解説」 プログラミング言語にはさまざまな種類があります。ゲームならC++、人工知能ならPython、業務システムならJavaなどと聞いたことがある方もいるでしょう。これだけ聞くと、英語と日本語のように文字から文法から、それぞれで何もかも違うように思われます。でも実は、基本的な文法の構成はどれもほとんど変わらず、いずれかの言語の基本的な考え方を理解すれば、別の言語の習得も容易になります。本書では、JavaScriptに限定されないプログラミングの基本的な考え方をていねいに解説しています。 第１章　初めてのJavaScriptプログラム ─ 世界で一番有名で、一番短いプログラムを書いてみよう 第2章　関数はプログラムのレゴブロック ─ 難しいことはだいたい関数がやってくれる 第3章　人生は選択の連続である ─ 分岐、プラスして変数と演算子 第4章　何万回でも何億回でもヘビーローテーション ─ ループ（繰り返し） 第5章　「オーダーメイド」のレゴブロックを作ろう ─ ユーザー定義関数 第6章　カウントダウンイベント御用達 ─ タイマーを使った定期的繰り返し 第7章　何千個でも、何万個でもまとめて記憶 ─ 配列 第8章　虫取りは人類を救うか ─ デバッグ 第9章　世の中はもの（オブジェクト）でできている ─ オブジェクト指向とは 第10章　ブラウザの中身は全部オブジェクト 第11章　Document オブジェクトとアニメーション 第12章　パソコンの中にも凄腕のイベント屋がいる ─ イベント処理 第13章　プログラムを作る ≒ アルゴリズムとデータ構造を考える 第14章　ウェブサイトを作ってみよう 付録A　JavaScript のその他の構文や関数 付録B　ほかの言語も使ってみよう